Podcasts about GraphQL

Scans for Solana (Surfpool?) Endpoints https://isc.sans.edu/diary/Scans%20for%20Solana%20%28Surfpool%3F%29%20Endpoints/33230 Why AI-generated vulnerability patches still require expert human review https://1password.com/blog/why-ai-generated-patches-still-require-human-review?_sp=15ec2845-9e6c-4d15-8ac5-fe9bc1fe4c08.1786396502013 Gunra Ransomware https://www.cisa.gov/sites/default/files/2026-08/aa26-222a-stopransomware-gunra-ransomware_508c.pdf Neo4J/GraphQL Vulnerability CVE-2026-5423 https://github.com/neo4j/graphql/security/advisories/GHSA-fcpg-3fw5-vc65 My Upcoming Classes https://www.sans.org/profiles/dr-johannes-ullrich

Hay un debate que lleva tiempo flotando en toda la comunidad del desarrollo web, y en la de WordPress en particular: ¿tiene sentido seguir apostando por una plataforma tradicional cuando una IA es capaz de generar páginas enteras, con código personalizado e interfaces, en cuestión de segundos? Es una sensación perfectamente comprensible. Cuando ves lo que la inteligencia artificial puede hacer al vuelo, es natural preguntarse qué espacio le queda a WordPress. Pero, bajo mi punto de vista, el valor de WordPress no ha desaparecido: simplemente ha cambiado de lugar. En lugar de competir contra la IA, WordPress se está consolidando como el motor de ejecución y la base de datos sobre la que esa misma inteligencia artificial opera. Propiedad y soberanía de los datos La gran diferencia entre las soluciones no-code basadas en IA (o las plataformas SaaS empaquetadas que te alquilan su infraestructura) y WordPress es el control total. Con WordPress, la base de datos, los usuarios, los pedidos y los contenidos son 100% tuyos o de tu cliente. No hay locking. Ese concepto que antes se aplicaba a ciertos temas cerrados hoy lo trasladamos a la IA: no dependes de cambios drásticos en los precios de las APIs de empresas como ChatGPT o Claude, ni del cierre repentino de un servicio. La soberanía digital es un activo cada vez más crítico. Hay empresas que despidieron a mucha gente pensando que la IA lo haría todo, y muchas han terminado quebrando por eso. La IA necesita un backend confiable La inteligencia artificial es extraordinaria generando código y diseñando interfaces al vuelo, pero necesita una estructura sólida detrás para funcionar en el mundo real: la lógica de negocio, la persistencia, la gestión de usuarios y roles, las pasarelas de pago, las suscripciones y los flujos complejos. Un ejemplo real: la web de vozcaster.com la desarrollé entera con IA. Registré el dominio, la alojé en Cloudflare y le pedí a la IA que me creara un HTML estático muy mono, con colores bonitos y una tabla de precios dinámica con su selector anual. Todo rápido y precioso. Pero cuando llega el momento de la verdad —los usuarios, la seguridad, la gestión de suscripciones—, esa tabla enlaza a potencia.pro, donde todo lo gestiona WordPress mediante un plugin. La IA te resuelve la parte estática; la lógica de negocio y la persistencia en condiciones te las da una plataforma madura. Infraestructura lista para usar En lugar de construir desde cero un sistema de autenticación, una base de datos y un panel de administración para cada proyecto generado por IA, WordPress te ofrece toda esa arquitectura probada en batalla de forma nativa. Además, WordPress ya no es el simple generador de plantillas HTML o el gestor de blogs de antaño. Hoy cuenta con: APIs robustas gracias a su REST API y a soluciones como GraphQL. Un funcionamiento excelente como CMS headless, donde la IA alimenta los datos mientras la capa de presentación se gestiona externamente. Integración nativa con agentes de IA gracias al protocolo MCP, que permite conectar un sitio WordPress con modelos de inteligencia artificial para generar contenido, automatizar soporte o procesar datos de forma mucho más sencilla, precisamente por la madurez de la plataforma. Los flecos y los casos de borde Crear un prototipo visual con IA lleva minutos. Pero resolver los flecos finales —el cumplimiento del RGPD, las integraciones con ERP locales, la facturación compleja, los flujos de trabajo específicos— sigue requiriendo un sistema maduro. El repositorio de plugins de WordPress aporta esa flexibilidad para cubrir ese 1% de necesidades complejas que una herramienta automática suele pasar por alto. Es curioso: la IA arranca a toda velocidad, pero al llegar a cierto punto se frena, porque necesita hacer cosas que WordPress ya resuelve de forma simple por estar tan implementado. En una carrera de fondo, WordPress se come a la IA. Pasa igual que con los constructores visuales: Elementor es maravilloso y rapidísimo para la primera versión de una web presencial de cliente, pero cuando quieres implementar cosas más complejas a veces te toca irte a temas como GeneratePress. Son esos casos de borde que WordPress tiene más que superados. El rol del profesional no desaparece: se transforma Es como el agricultor que pasa del arado al tractor: sabe lo mismo, pero lo hace más rápido. El trabajo pesado ya no es picar CSS ni maquetar desde cero. El valor del profesional con experiencia en WordPress ha migrado hacia: La arquitectura de la información y la estrategia. El criterio técnico y la seguridad: saber evaluar si el código generado por la IA es seguro, optimizado y mantenible. La capacidad de conectar el ecosistema de WordPress con flujos de IA para aportar valor real, no solo un sitio estático. Otro ejemplo propio: he desarrollado un bot de Telegram que se conecta con WordPress para publicar capítulos de podcast (de hecho, este capítulo lo estoy publicando con ese sistema porque no tenía ganas de editar). Si yo no tuviera el criterio adquirido a lo largo de más de 15 años, no podría usar la IA de forma eficiente. Sé dónde está la identificación de usuario, cómo se gestiona una suscripción, dónde están los datos, y conozco a fondo plugins como PowerPress. Ese conocimiento profundo es el que me permite establecer la arquitectura y la estrategia adecuadas. No cualquiera puede desarrollar así. En resumen La IA ha democratizado la creación de webs sencillas: cualquiera puede pedirle una página que le diga lo guapo y lo alto que es, y quedará preciosa. Pero, precisamente por eso, las arquitecturas abiertas y extensibles como WordPress se han vuelto aún más valiosas como núcleo de proyectos digitales complejos: gestión de bases de datos, arquitectura, estrategia y capa de negocio. Cuando mezclamos ambos mundos —lo que ya conocemos de WordPress con la inteligencia artificial— aparecen cosas maravillosas. Así que no, la IA no nos va a quitar el trabajo: nos facilita avanzar de forma eficiente. Pero hay que usarla con criterio, y ese criterio es justamente lo que los desarrolladores del mundo WordPress hemos acumulado durante años. La IA sin criterio no sirve de nada. 🤖 El contenido de este post ha sido generado automáticamente con inteligencia artificial a partir de la transcripción del audio. Puede contener errores o imprecisiones. 🎙️ Publicado con VozCaster, el bot de Telegram que convierte tu voz en un episodio de podcast publicado. Pruébalo gratis. ¿Te ha gustado el episodio? Si quieres que sigamos experimentando con bots, protocolos y empanadillas polacas, no olvides suscribirte y dejarnos tu valoración. ¡Nos escuchamos en el próximo capítulo! Métodos de contacto Enviadnos vuestras preguntas al grupo de Telegram. Apuntaos al canal de Youtube del podcast https://www.youtube.com/potenciapro Si nos queréis decir algo directamente lo podéis hacer a @potenciapro , @materron, @mpc, o en el grupo de Telegram Y si eres muy muy muy fan del podcast Echa un vistazo a cómo nos puedes ayudar en https://potencia.pro/se-prosperoso/

Episode 182: In this episode of Critical Thinking - Bug Bounty Podcast we talk about some recent bugs involving WPM, MCP, and a possible emerging bug class using Wayback. We also talk about some GraphQL Hackbot finds, and what AI's #1 mission should be.Follow us on twitter at: https://x.com/ctbbpodcastGot any ideas and suggestions? Feel free to send us any feedback here: info@criticalthinkingpodcast.ioShoutout to YTCracker for the awesome intro music!====== Links ======Follow your hosts Rhynorater, rez0 and gr3pme on X: https://x.com/Rhynoraterhttps://x.com/rez0__https://x.com/gr3pmeCritical Research Lab:https://lab.ctbb.show/ Need a Pentest? We just launched CTBB Pentests!https://pentest.ctbb.show/Hack full time? Check out the Full-Time Hunter's Guild!https://ctbb.show/fthg====== Ways to Support CTBBPodcast ======Hop on the CTBB Discord at https://ctbb.show/discord!We also do Discord subs at $25, $10, and $5 - premium subscribers get access to private masterclasses, exploits, tools, scripts, un-redacted bug reports, etc.You can also find some hacker swag at https://ctbb.show/merch!====== This Week in Bug Bounty ======LeHack 2026 Recaphttps://event.yeswehack.com/events/lehack-2026Don't eat the ChocoPoCs! How vulnerability researchers were repeatedly targeted by trojanised exploitshttps://www.yeswehack.com/fr/news/chocopocs-vulnerability-researchers-trojanised-exploitsNavigating the AI Wave: How We're Keeping Security Research Meaningfulhttps://www.hackerone.com/blog/ai-driven-report-volume-insights-and-actions====== Resources ======Caido Skillshttps://github.com/caido/skills/pull/22Hunting For AWS Cognito SecurityMisconfigurationshttps://www.yassineaboukir.com/talks/NahamConEU2022.pdfX MCPhttps://docs.x.com/tools/mcpUS South Summer Sessions: Hack the Heathttps://h1.community/events/details/hackerone-us-south-hackerone-club-presents-us-south-summer-sessions-hack-the-heat/====== Timestamps ======(00:00:00) Introduction(00:08:31) WPM Bug & Wayback to Guest Bearer(00:18:42) GraphQL Hackbot Finds, Fable Updates, & AI's #1 Mission(00:29:45) MCP, US South H1 Event, & AI Sandbox Escapes

In this episode of the Altium OnTrack Podcast, host Zach Peterson sits down with Rob Barton, Head of Platform API at Altium, for a deep dive into how programmatic access is transforming PCB design and electronics development. Rob traces the evolution of Altium's API—from the early disconnected SDKs and the launch of Nexar, through Octopart supply data, all the way to the new Platform API that exposes design data, supply chain intelligence, and manufacturing services through a single, federated GraphQL schema. If you've ever wanted to connect Altium 365 and Altium Designer data directly into your own systems, this conversation maps out exactly where the technology is heading. Through two live demos, Rob shows how to query live Octopart supply data—pricing, availability, RoHS compliance, and BOM resolution—then navigates the Platform API down to individual PCB layers, nets, and track coordinates. The discussion also explores API-first design philosophy, why discoverable APIs now matter for AI agents and MCP servers, and the upcoming Altium Developer Center that will open this platform to engineers, enterprises, and third-party developers. Whether you're a procurement professional, a PCB designer, or building AI-enabled tools on top of electronics data, this episode is a clear look at the future of open, programmatic hardware design.

In this episode, we're joined by Matt DeBergalis, CTO and Co-Founder of Apollo GraphQL, to explore what happens when AI agents start interacting with enterprise systems that were never designed for them.We dive into the collision between APIs, MCP, GraphQL, and agentic AI, and why traditional assumptions about trust, permissions, and security are breaking down. Matt argues that AI agents should be treated as untrusted actors by default, and explains why giving agents access to enterprise data creates entirely new challenges around governance, access control, and risk management.Along the way, we discuss semantic APIs, enterprise data silos, citizen developers, agent permissions, security boundaries, and how GraphQL and MCP can work together to make enterprise systems more accessible to both humans and AI. The conversation also explores why companies are racing to deploy agents despite the risks, and what the future of enterprise software might look like when AI becomes the primary consumer of APIs.Apollo GraphQL: https://www.apollographql.comMatt DeBergalis: https://www.linkedin.com/in/debergalisAlex Salkever: https://www.linkedin.com/in/alexsalkeverTimestamps:[00:00] AI, APIs, and Trust[01:16] MCP API Lessons[06:16] GraphQL and MCP Integration[12:55] API Security for MCP[16:10] Linux Kernel Security Concerns[19:09] API Design and Controls[21:52] Trust in Autonomous Systems[25:06] MCP GraphQL Wish List[27:13] API Access Patterns[28:44] GraphQL API Perspective

Episode 178: In this episode of Critical Thinking - Bug Bounty Podcast we're back with BruteCat to finish up our discussion on hacking Google. This week we hit AI.Follow us on twitter at: https://x.com/ctbbpodcastGot any ideas and suggestions? Feel free to send us any feedback here: info@criticalthinkingpodcast.ioShoutout to YTCracker for the awesome intro music!====== Links ======Follow your hosts Rhynorater, rez0 and gr3pme on X: https://x.com/Rhynoraterhttps://x.com/rez0__https://x.com/gr3pmeCritical Research Lab:https://lab.ctbb.show/ Need a Pentest? We just launched CTBB Pentests!https://pentest.ctbb.show/Hack full time? Check out the Full-Time Hunter's Guild!https://ctbb.show/fthg====== Ways to Support CTBBPodcast ======Hop on the CTBB Discord at https://ctbb.show/discord!We also do Discord subs at $25, $10, and $5 - premium subscribers get access to private masterclasses, exploits, tools, scripts, un-redacted bug reports, etc.You can also find some hacker swag at https://ctbb.show/merch!Today's Guest: https://x.com/brutecat====== Resources ======Hacking Google with AIhttps://brutecat.com/articles/hacking-google-with-ai/====== Timestamps ======(00:00:00) Introduction(00:03:07) Discovery Docs Refresher & AI at BugSWAT Mexico(00:30:49) Auth & Enumeration of Referer and Origin(00:45:59) Pwning Google Stories(01:09:32) Batch Execute & GraphQL

This week I'm talking with Max Stoiber, currently working on ChatGPT's plugin directory and app platform at OpenAI. We discuss the hundreds of open source projects nobody remembers alongside the big ones like react-boilerplate and styled-components, how Spectrum became part of GitHub and eventually helped shape GitHub Discussions, the founder growth that came from building Stellate, the GraphQL cache that turned into a dual acquisition by Shopify and The Guild, and why ChatGPT apps feel like a new surface for software.

This week I'm talking with Max Stoiber, currently working on ChatGPT's plugin directory and app platform at OpenAI. We discuss the hundreds of open source projects nobody remembers alongside the big ones like react-boilerplate and styled-components, how Spectrum became part of GitHub and eventually helped shape GitHub Discussions, the founder growth that came from building Stellate, the GraphQL cache that turned into a dual acquisition by Shopify and The Guild, and why ChatGPT apps feel like a new surface for software.

How do you intelligently surface access to your database? While at NDC Toronto, Richard spoke with Jerry Nixon about Data API Builder, Microsoft's tool that enables data professionals using Microsoft databases, including SQL Server, Postgres, CosmosDB, and MySQL, to provide an API layer with security, schema extraction, and governance policies. You can expose the API as a REST interface, a GraphQL interface, and an MCP server! This is a powerful tool for providing controlled access to data while still allowing for ad-hoc access. The potential is huge - you need to check it out! Links Data API Builder GraphQL Recorded May 7, 2026

Java 26 est là, GraalVM cartonne chez Trivago (43 à 12 réplicas !), OpenJDK interdit le code généré par LLM, Spring et Quarkus enchaînent les releases. Côté IA : ADK 1.0, A2A, Lyria 3 chante (mal ?), Yann LeCun lance Ami Labs et ses World Models. Mythos d'Anthropic fait trembler la sécu, Claude Code a leaké son source, et les git worktrees envahissent vos terminaux. Bonus : la mort annoncée de l'IDE, vagues de licenciement chez Oracle et Block, et nos voix toutes clonées. Bon week-ends de mai ! Enregistré le 7 mai 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-340.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Retour d'expérience d'une migration vers graalVM chez Trivago https://medium.com/graalvm/inside-trivagos-graalvm-migration-native-image-for-graphql-at-scale-912bca9df841 La passerelle GraphQL de Trivago (point d'entrée de tout le trafic vers 48 microservices) souffrait de pics de timeout au démarrage JVM Résultats spectaculaires après migration vers GraalVM Native Image : réduction des réplicas de 43 à 12, CPU de 15 à 5 cœurs, images Docker plus légères Obstacles techniques : incompatibilité Log4j → migration vers Logback, remplacement de Mockk par Testcontainers, compilation CI/CD très gourmande Netflix DGS et d'autres librairies manquaient de support GraalVM → l'équipe a contribué des correctifs upstream en open source Approche recommandée : commencer par les services les moins complexes, investir massivement dans les tests automatisés À la 14e migration, le processus était si rodé qu'il allait plus vite que la toute première tentative OpenJDK Interim Policy on Generative AI - https://openjdk.org/legal/ai OpenJDK adopte une politique intérimaire interdisant toute contribution incluant du contenu généré par des LLMs, modèles de diffusion ou systèmes deep-learning Le périmètre est large : code source, texte, images dans les dépôts Git, pull requests GitHub, emails, pages wiki et issues JBS Les contributeurs peuvent utiliser les outils d'IA de manière privée pour comprendre, déboguer et relire le code OpenJDK, mais ne peuvent pas contribuer le contenu généré Trois risques justifient cette politique : surcharge des relecteurs face au code plausible mais incorrect, risques de sûreté/sécurité pour une plateforme critique, et risques de propriété intellectuelle (l'OCA exige que les contributeurs possèdent les droits IP de leurs contributions) Même éditer partiellement du code AI-généré ne le rend pas acceptable à la contribution Oracle, sponsor corporatif d'OpenJDK, travaille sur une politique complète à soumettre au Governing Board GraalVM Native Image et la Closed-World Assumption en Java https://pvs-studio.com/en/blog/posts/java/1357/ Un bon article de rappel du contexte de closed world en Java GraalVM Native Image compile les applications Java en exécutables natifs statiques, sans JVM au runtime. La JVM fonctionne en monde ouvert : les classes sont chargées à la demande, les appels sont des références symboliques résolues dynamiquement. Native Image impose la "closed-world assumption" : tous les chemins d'exécution doivent être connus à la compilation. Les fonctionnalités dynamiques Java (réflexion, proxies, chargement de classes) créent des chemins cachés invisibles à l'analyse statique. C'est pourquoi Native Image exige des fichiers de configuration explicites pour la réflexion, les proxies, les ressources et la FFM API. L'article illustre le problème avec la Foreign Function & Memory API pour appeler printf natif : fonctionne sur JVM, échoue en Native Image sans config. Inclure tout le bytecode accessible serait inutilisable : binaire géant, compilation très lente, et la réflexion nécessite des métadonnées précises. La configuration n'est pas un défaut de conception mais une conséquence logique du passage du dynamique au statique. Java 26 : les nouveautés https://foojay.io/today/java-26-whats-new/ Java est le langage de la JVM, publié tous les 6 mois depuis Java 9 ; Java 26 est une version non-LTS avec 10 JEPs. JEP 500 : protection des champs final modifiés par réflexion profonde, avec des avertissements configurables. JEP 504 : suppression définitive de l'API Applet, plus supportée par les navigateurs. JEP 516 : le cache AOT (Project Leyden) fonctionne désormais avec n'importe quel garbage collector. JEP 517 : support HTTP/3 dans le client HTTP, HTTP/2 reste le défaut mais HTTP/3 est accessible à la demande. JEP 522 : amélioration du débit du GC G1 en réduisant la synchronisation entre threads applicatifs et threads GC. Nouveau support des UUIDv7 via UUID.ofEpochMillis(), naturellement triables et adaptés aux identifiants de bases de données. Process devient AutoCloseable, utilisable dans un try-with-resources. Aucune fonctionnalité en preview n'est graduée en standard ; Structured Concurrency en est à sa 6e preview. Librairies Guillaume a créé une petite librairie Java sans dépendance pour extraire le JSON d'une réponse d'un LLM un peu verbeux https://glaforge.dev/posts/2026/03/22/extracting-json-from-llm-chatter-with-jsonspotter/ Les LLM génèrent souvent du JSON, mais il est parfois entouré de bla-bla et/ou contient des erreurs (ex: commentaires, virgules finales) qui bloquent les parseurs JSON standards. Guillaume a créé une petite librairie légère sans dépendance pour localiser et extraire la structure la plus longue ressemblant à du JSON (même malformé) On peut ensuite passé cette chaîne à un parseur "lénient" (plus tolérant) comme Jackson pour ensuite avoir de bons vieux objets Java fortement typés Librairie dispo sur Maven Central ADK Java sort sa version 1.0 (Agent Development Kit par Google) https://developers.googleblog.com/announcing-adk-for-java-100-building-the-future-of-ai-agents-in-java/ ADK est un framework open source de Google pour créer des agents IA, initialement en Python, maintenant multi-langages (Python, Java, Go, Typescript). Nouvelles fonctionnalités majeures : Outils puissants : GoogleMapsTool, UrlContextTool, ContainerCodeExecutor, VertexAiCodeExecutor, abstraction ComputerUseTool. Architecture de plugins centralisée : Nouveau conteneur App pour gérer les Plugins à l'échelle de l'application (ex: LoggingPlugin, GlobalInstructionPlugin). Context engineering amélioré : Compaction d'événements pour gérer la taille des fenêtres de contexte (résumé et rétention). Human-in-the-Loop (HITL) : Supporte les workflows ToolConfirmation pour approbation humaine des actions d'agent. Services de session et de mémoire : Contrats clairs pour la gestion de l'état (InMemory, VertexAI, Firestore) et la mémoire à long terme. Support Agent2Agent (A2A) : Collaboration native entre agents distants de différents frameworks via le protocole A2A. Dans cet autre article, Guillaume partage comment il a développé l'application Comic Trip montrée dans la vidéo YouTube et qui utilise ADK 1.0 https://glaforge.dev/posts/2026/03/30/building-my-comic-trip-agent-with-adk-java-1-0/ Nouvelle version du SDK Java pour Agent2Agent Protocol, avec le support de la version 1.0 de la spécification https://medium.com/google-cloud/a2a-java-sdk-1-0-0-beta1-released-e83c414b34cc Alignement avec la version 1.0 de la spécification Nouveau groupId org.a2aproject.sdk et package org.a2aproject.sdk Protocoles de transport : support complet et équivalent pour JSON-RPC, gRPC et HTTP+JSON/REST. Gestion des erreurs : introduction de codes d'erreur et détails structurés pour une meilleure observabilité. Optimisation HTTP : ajout d'en-têtes de cache pour les métadonnées des agents (Agent Card). Flexibilité du client HTTP : support par défaut du JDK HttpClient, avec option Vert.x pour les environnements Quarkus. Nouvelles fonctionnalités techniques : méthode DataPart.fromJson() pour la création simplifiée d'objets depuis du JSON brut. Prochaines étapes (v1.0.0.GA) : support simultané des versions 1.0.0 et 0.3.0 du protocole pour assurer l'interopérabilité. JPA 4.0 Milestone 2 : nouvelles fonctionnalités pour Jakarta Persistence https://in.relation.to/2026/04/23/JPA-4-M2/ Jakarta Persistence (JPA) est la spécification standard Java pour le mapping objet-relationnel (ORM), implémentée notamment par Hibernate. JPA 4.0 M2 est la deuxième milestone de la prochaine version majeure de la spécification, annoncée par Gavin King. Construction de requêtes Criteria à partir de chaînes JPQL, offrant plus de flexibilité dans la composition dynamique des requêtes. Nouveaux types d'expressions spécialisés (TextExpression, NumericExpression) pour simplifier l'écriture des requêtes Criteria. Nouvelle interface FetchOption pour contrôler explicitement la stratégie de chargement des associations, dont un BatchSize intégré. Nouvelle annotation @EntityListener qui découple les classes entités de leurs listeners, supprimant les dépendances à la compilation. Les listeners peuvent cibler plusieurs types de callbacks et s'appliquer globalement à toute l'unité de persistance. Introduction de FlushModeType.EXPLICIT et QueryFlushMode pour un contrôle plus fin de la synchronisation avec la base de données. La méta-annotation @Discoverable permet de placer des annotations comme @NamedQuery sur n'importe quelle classe ou interface. Améliorations du DDL via @Index amélioré et clarifications de la spécification via la javadoc. Quarkus 3.35 : tree-shaking, PGO et AOT Semeru https://quarkus.io/blog/quarkus-3-35-released/ Quarkus est un framework Java cloud-natif optimisé pour GraalVM et HotSpot, conçu pour les microservices et les environnements conteneurisés. Nouveau JAR tree-shaking expérimental : analyse des dépendances à la compilation pour supprimer les classes inutilisées. Sur le CLI Quarkus, cela supprime plus de 6 000 classes et économise environ 18 Mo (39,5 %). Support du Profile-Guided Optimization (PGO) pour les builds natifs via quarkus.native.pgo.enabled=true. Le PGO est une fonctionnalité Oracle GraalVM, non disponible dans la Community Edition. Support de l'AOT IBM Semeru : le démarrage passe de ~380 ms à ~190 ms dans les premiers tests. Nouvelle extension quarkus-reactive-transactions : support de @Transactional pour les méthodes Hibernate Reactive retournant Uni. Configuration CORS dédiée pour l'interface de management, indépendante de l'interface HTTP principale. Les tests n'utilisent plus les System Properties pour la propagation de configuration, facilitant la parallélisation future. Le serializer jackson sans reflection n'est pas le default du aux retours de cas limites, encore du travail This Week in Spring - 21 avril 2026 https://spring.io/blog/2026/04/21/this-week-in-spring-april-21-2026 Spring Framework 6.2.18 et 7.0.7 corrigent trois failles de sécurité : DoS via fichiers multipart WebFlux, empoisonnement de cache de ressources statiques, et DoS sur Windows. Le support open source de Spring Framework 5.3.x et 6.1.x est terminé, la migration est recommandée. Spring Data 2026.0.0-RC1 introduit l'upsert (MERGE/INSERT ON CONFLICT) dans l'API Template de Spring Data Relational. Spring Data ajoute un RedisMessageSendingTemplate pour la cohérence avec les listeners Redis, et une optimisation de réinitialisation de caches en un seul appel. Spring AI introduit une Session API (série Agentic Patterns, partie 7) : architecture event-sourcée pour la mémoire des agents IA. La Session API supporte la compaction turn-safe, l'isolation de sous-agents en parallèle, et la persistence JDBC (PostgreSQL, MySQL, MariaDB, H2). Elle vise Spring AI 2.1 (novembre 2026) et remplacera à terme l'API ChatMemory. Spring Vault 4.1.0-RC1 et 4.0.2 sont disponibles. Netflix a présenté son usage de Java, Spring Boot et Spring AI dans une vidéo. This Week in Spring - 28 avril 2026 https://spring.io/blog/2026/04/28/this-week-in-spring-april-28-2026 Cette série hebdomadaire de Josh Long compile les nouveautés de l'écosystème Spring : articles, outils, podcasts et annonces de la communauté. Spring Boot 4 introduit un package natif de résilience org.springframework.resilience avec une nouvelle API de retry qui remplace les approches fragiles via Spring Retry ou Resilience4j. L'API retry native de Spring Boot 4 a des noms d'attributs et sémantiques différents des anciennes bibliothèques, rendant les tutoriels pré-2025 obsolètes et sources de bugs silencieux. Le SDK Spring AI pour Amazon Bedrock AgentCore est disponible en GA : il intègre les capacités AgentCore dans Spring AI via annotations et auto-configuration. Le SDK AgentCore gère automatiquement le contrat runtime AgentCore : endpoint /invocations, health check /ping, SSE avec backpressure. Il offre mémoire court terme (sliding window) et long terme (sémantique, préférences, résumé, épisodique), ainsi que des outils pour navigateur et exécution de code en sandbox. Un plugin Maven (Nullability Maven Plugin) simplifie l'intégration de JSpecify et NullAway pour enforcer la null-safety à la compilation dans les projets Java. Le plugin génère automatiquement les fichiers package-info.java par package et configure le compilateur pour traiter les violations de nullabilité comme des erreurs. Josh Long et Dr. Venkat Subramaniam ont co-présenté à Voxxed Days Amsterdam sur "Intelligent Kotlin", avec un épisode de podcast associé. Cloud Amazon S3 Files https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/04/amazon-s3-files/ Amazon S3 Files est un nouveau service donnant un accès système de fichiers direct aux données stockées dans les buckets S3 Basé sur la technologie Amazon EFS, il supprime la barrière entre stockage objet et interface système de fichiers sans dupliquer les données Débit en lecture pouvant atteindre plusieurs téraoctets par seconde ; des milliers de ressources de calcul peuvent y accéder simultanément Les données restent accessibles via les deux interfaces : S3 API classique et système de fichiers standard, sans migration nécessaire Cas d'usage : agents IA pour la persistance de mémoire entre pipelines, équipes ML sans staging, simplification des data lakes Disponible dans 34 régions AWS Data et Intelligence Artificielle Comment générer de la musique et des clips audio en Java avec le modèle Lyria 3 https://glaforge.dev/posts/2026/03/25/generating-music-with-lyria-3-and-the-gemini-interactions-java-sdk/ Génération musicale avec Lyria 3 (DeepMind) et le SDK Java Gemini Interactions. Lyria 3 : modèle d'IA générative pour créer musique avec paroles ou pistes instrumentales. Utilisation via le SDK Java de l'API Gemini, nécessite une clé API Gemini. Deux versions de modèle Lyria 3 : lyria-3-clip-preview : Clips courts (30s), extraits. lyria-3-pro-preview : Chansons complètes (jusqu'à 3 min), structurées. Personnalisation via les prompts : Fournir ses propres paroles ou les faire générer. Contrôler la structure de la chanson ([Intro], [Verse], [Chorus], [Outro]). Générer des morceaux instrumentaux uniquement. Utiliser des images comme source d'inspiration (modèle multimodal). Sortie : Audio (MP3) et texte (paroles/structure) directement, sans décodage complexe. Facilite l'intégration de la génération musicale dans les applications Java. Les world model, la prochaine étape pour les IA https://www.lepoint.fr/sciences-nature/comment-le-commando-de-yann-le-cun-se-prepare-a-ringardiser-les-geants-mondiaux-de-lia-depuis-paris-OZVUWTDYBNE25C6WF44265ZQKE/ Yann LeCun a quitté Meta FAIR pour créer AMI Labs (Advanced Machine Intelligence) basée à Paris Sa thèse : les LLMs ne mèneront pas à l'intelligence générale, la vraie IA doit partir de la compréhension du monde physique AMI Labs a levé 1,03 milliard de dollars en seed (le plus grand seed round de l'histoire européenne) à 3,5 milliards de valorisation Les world models apprennent à prédire et comprendre la réalité physique plutôt qu'à prédire le prochain token d'une séquence Slogan d'AMI : "Real intelligence does not start in language. It starts in the world." Paris comme base stratégique pour challenger la Silicon Valley dans la prochaine rupture de l'IA Debezium 2026 : résultats du sondage communautaire https://debezium.io/blog/2026/04/27/debezium-2026-survey-results/ Debezium est un outil de Change Data Capture (CDC) open source qui capture les modifications de bases de données en temps réel pour les diffuser vers des systèmes comme Kafka. 98,6% des répondants utilisent Debezium activement ou prévoient de le faire dans l'année, avec 91,3% déjà en production. 63,8% des déploiements tournent sur Kubernetes, 60,9% utilisent Kafka Connect auto-géré, et 17,4% restent sur des VMs ou bare metal. Helm charts est l'approche dominante pour la gestion de configuration, souvent combiné avec GitOps, CI/CD, Ansible ou Terraform. PostgreSQL domine les connecteurs utilisés à 69,6%, suivi de MySQL (33,3%), SQL Server (29%) et Oracle (27,5%). Les volumes de changements capturés vont de 1-25 modifications par minute jusqu'à 1-2 millions par minute selon les environnements. Infinispan rejoint l'écosystème OGX comme fournisseur de stockage vectoriel https://infinispan.org/blog/2026/04/17/infinispan-joins-ogx-ecosystem OGX (anciennement Llama Stack) est un serveur API agentique open source pour construire des applications d'IA complètes. OGX compose des fournisseurs d'inférence, des stores vectoriels, des backends de sécurité, des runtimes d'outils et du stockage de fichiers en un seul serveur déployable. OGX se positionne comme une alternative à l'API OpenAI, déployable sur diverses infrastructures et modèles. OGX cible les workflows RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les applications agentiques. Infinispan s'y intègre comme fournisseur de vector IO, apportant recherche vectorielle, par mots-clés et hybride. Je n'ai pas entendu parlé de ce renommage, vous le voyez dans vos deploiements ? Outillage cmux un nouveau terminal basé sur Ghostty spécialisé pour les coding agents https://cmux.com/ Application macOS native construite sur le moteur de rendu Ghostty (libghostty), offrant une accélération GPU pour une fluidité maximale Conçu spécifiquement pour le multitâche et les workflows assistés par IA, avec des onglets verticaux affichant la branche Git, le répertoire et les ports actifs Intègre des notifications qui illuminent les panneaux lorsqu'un agent IA (Claude Code, Codex, etc.) nécessite l'attention de l'utilisateur Propose un navigateur web intégré et scriptable qui peut être affiché en écran scindé à côté du terminal via une API Alternative moderne à tmux, ne nécessitant pas de fichiers de configuration complexes ou de préfixes de touches pour la gestion des vitres et des sessions Supporte nativement tous les agents de codage en ligne de commande et permet l'automatisation via une API socket et une interface CLI dédiée Git Worktree comme un chef https://www.metal3d.org/blog/2026/git-worktree-comme-un-chef/ Article par Patrice Ferlet Git Worktree: Travailler sur plusieurs branches simultanément via des répertoires distincts. Évite git stash ou clones multiples pour le changement de contexte rapide. Méthode "bare" (recommandée): Cloner le dépôt en mode bare (ex: .bare). Lier le dossier racine au dépôt bare via un fichier .git. Configurer le remote tracking pour voir toutes les branches distantes. Ajouter des worktrees pour chaque branche (git worktree add ). Avantages: Économie d'espace, source de vérité unique (un git fetch met tout à jour), hooks/configs partagés, sécurité. Conseils: Ne jamais faire de git checkout à l'intérieur d'un worktree. git fetch --all depuis n'importe quel worktree pour tout mettre à jour. git worktree add --detach pour tester des merges temporaires sans créer de branche. Supprimer: git worktree remove puis git worktree prune. Un script wtree est fourni pour automatiser l'initialisation du setup "bare". Améliore considérablement le workflow. L'IDE meurt et vite https://x.com/jdegoes/status/2036931874057314390?s=46&t=C18cckWlfukmsB_Fx0FfxQ Des leaders techniques prédisent la fin rapide de l'IDE traditionnel, remplacé par des interfaces conversationnelles agentiques Le changement de paradigme : le développeur n'écrit plus des lignes de code mais exprime son intention et supervise des agents autonomes Des outils comme Claude Code, Copilot et Cursor transforment déjà radicalement les workflows de développement quotidiens L'IDE centré sur l'éditeur de code perd sa raison d'être quand l'agent lit, modifie et structure le code de manière autonome La transition est comparable au passage du desktop au mobile : les pratiques établies depuis 30 ans remises en question en quelques mois Le source de Claude Code a leaké via probablement le codemap et un site decrit sont fonctionnement https://ccunpacked.dev/ Le 31 mars 2026, Anthropic a accidentellement inclus les sourcemaps dans un package npm de Claude Code, exposant ~512 000 lignes de TypeScript La fuite n'était pas un piratage mais une erreur humaine : un "*.map" oublié dans .npmignore Le site ccunpacked.dev a été lancé pour analyser et visualiser le code source décompressé Le code révèle un agent background permanent nommé "KAIROS", un mode furtif pour cacher les contributions des employés Anthropic à l'open source, et 44 feature flags cachés Une fonctionnalité inédite "Buddy" (animal de compagnie électronique dans le terminal) et un mode "dream" pour l'idéation continue ont été découverts Anthropic a confirmé : "Aucune donnée client sensible n'était impliquée. Erreur humaine dans le packaging de la release." Gemini CLI passe aux agents https://x.com/srithreepo/status/2039794081925382307?s=46&t=GLj1NFxZoCFCjw2oYpiJpw Gemini CLI, l'agent IA open source de Google pour le terminal, introduit des hooks dans sa boucle agentique Les hooks permettent d'exécuter des scripts automatiquement (scanners de sécurité, vérifications de conformité, logging) à chaque étape de l'agent Lancement de Gemini CLI GitHub Actions : un agent autonome pour les repositories qui peut exécuter des tâches de codage de routine Support des MCP servers pour étendre les capacités et des "Agent Skills" pour des workflows spécialisés Mode agent disponible dans VS Code et IntelliJ avec accès aux outils du système de fichiers et terminal Wispr, le speech to text en local sur macOS http://wispr.stormacq.com/ Wispr est une application macOS de dictée vocale entièrement locale, propulsée par Whisper (OpenAI) sur appareil, sans cloud ni tracking Sébastien Stormacq a développé Wispr en un jour et demi sans écrire une seule ligne de code, grâce à Kiro CLI (agent IA Amazon) Disponible en open source sur GitHub et via Homebrew Détection automatique de la langue, insertion du texte au curseur dans n'importe quelle application via un raccourci global En un mois : 19 releases incluant mode mains-libres, suppression des mots de remplissage, auto-envoi pour les chats, et un outil CLI Exemple concret de développement vibe coding produisant un outil de qualité production sans expertise Swift préalable Comment, Gordon, l'assistant spécialisé en Docker est né https://n9o.xyz/posts/202603-building-gordon/ Nuno Coração (n9o.xyz) détaille comment Gordon, l'assistant spécialisé Docker, a été construit sur docker-agent, le runtime d'agents IA open source de Docker écrit en Go Les agents sont définis en YAML déclaratif et distribués comme des artefacts OCI, sans mise à jour binaire nécessaire L'architecture initiale en essaim de 9 agents spécialisés a été abandonnée au profit d'un agent racine unique avec un prompt soigneusement conçu Le modèle utilisé est Claude Haiku 4.5, suffisant après optimisation des prompts Principe clé "show, then do" : toute action de l'agent nécessite une approbation explicite de l'utilisateur La description des outils impacte fortement la précision du LLM : ajouter des outils peut paradoxalement dégrader les performances existantes Le prompt est une spécification détaillée (identité, patterns d'accès fichiers, règles de sécurité) plutôt qu'une simple instruction IBM Bob https://bob.ibm.com/blog/announcing-ibm-bob-launch IBM Bob assistant IA d'IBM pour coder sur de vraies codebases (lancé avril 2026) 5 modes : Ask, Plan, Code, Advanced (MCP), Orchestrator Détecte la complexité du code en temps réel et propose des refactos Fait des revues de code automatiques sur tes branches/issues GitHub Permet d'écrire en langage naturel directement dans l'éditeur Fonctionne aussi en terminal/CLI et dans les pipelines CI/CD Sécurité : approbation manuelle, .bobignore, checkpoints, pas de training sur tes prompts How I use Claude - 50 tips pratiques https://www.youtube.com/watch?v=mZzhfPle9QU Staff Engineer Meta partage 50 tips après 6 mois d'utilisation intensive de Claude Code Basé sur ~12h/jour d'usage perso et professionnel Couvre tout : bases, workflows avancés, parallélisation Objectif : partager ce qu'il aurait voulu savoir dès le départ Méthodologies Quelqu'un rale sur la non soutenabilité des bases de code écritent avec des agents https://mariozechner.at/posts/2026-03-25-thoughts-on-slowing-the-fuck-down/ Mario Zechner estime que les agents IA font les mêmes erreurs répétitivement sans apprendre, accumulant la complexité à grande vitesse faute de bottlenecks humains Sans vision globale, les agents créent du cargo-cult : les "best practices" de l'industrie appliquées localement sans cohérence architecturale La croissance de la base de code dégrade la capacité des agents à retrouver le code existant → duplication et incohérences croissantes Il cite des pannes AWS et des initiatives qualité Microsoft comme signes préoccupants liés au code généré par IA Solution : réserver les agents aux tâches délimitées et évaluables, garder l'architecture, les APIs et les systèmes critiques écrits à la main Maintenir une revue de code rigoureuse et traiter les humains comme les gardiens finaux de la qualité On m'oblige à utiliser l'IA https://n.survol.fr/n/on-moblige-a-utiliser-lia Éric D. défend l'adoption obligatoire de l'IA comme décision stratégique légitime, comparable au choix du full remote ou de la stack technique Il distingue la décision stratégique (adoption IA) de la méthode d'accompagnement (qui reste collaborative et bienveillante) La compétence IA devient un critère de recrutement : chercher des candidats déjà curieux et explorateurs de ces outils L'alignement culturel sur les pratiques et outils est un prérequis à la cohésion d'équipe Le refus d'adopter certains outils stratégiques peut justifier de ne pas recruter un candidat autrement compétent Encore une metodo SPDD https://martinfowler.com/articles/structured-prompt-driven/ Problème : l'IA accélère le dev individuel mais amplifie ambiguïtés et incohérences à l'échelle d'une équipe. martinfowler SPDD : traiter les prompts comme des artefacts versionnés, révisables et réutilisables plutôt que des échanges jetables. martinfowler Canvas REASONS : 7 dimensions (Requirements, Entities, Approach, Structure, Operations, Norms, Safeguards) pour guider le LLM de l'intention à l'exécution. martinfowler Workflow en 6 étapes : exigences → analyse → contexte → prompt structuré → code → tests unitaires, chaque étape s'appuyant sur la précédente. martinfowler 3 compétences clés : abstraction d'abord, alignement de l'intention, revue itérative. martinfowler Limites : fort ROI sur du code métier complexe, peu adapté aux hotfixes urgents, scripts jetables ou travail créatif/visuel. m Sécurité Le projet Glasswing pour sécuriser les logiciels https://www.anthropic.com/glasswing Anthropic lance Glasswing, une initiative de cybersécurité utilisant Claude Mythos Preview pour identifier des vulnérabilités zero-day 12 partenaires fondateurs dont AWS, Apple, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Linux Foundation, Microsoft et NVIDIA Anthropic investit 100 millions de dollars en crédits de modèle et 4 millions en dons aux organisations de sécurité open source Le modèle opère avec une autonomie substantielle, identifiant des milliers de vulnérabilités dans les OS, navigateurs et infrastructures critiques Plus de 40 organisations supplémentaires ont accès pour scanner et sécuriser leurs systèmes Objectif : donner l'avantage aux défenseurs avant que les techniques de hacking assistées par IA ne se généralisent chez les attaquants LinkedIn vous espionne https://frenchbreaches.com/blog/linkedin-est-accuse-de-fouiller-dans-votre-ordinateur-illegalement Scandale "BrowserGate" : LinkedIn injecte du JavaScript qui tente de détecter les extensions Chrome installées sur votre navigateur Le script analysé contient une liste codée en dur de 6 222 extensions Chrome avec identifiants et chemins de fichiers internes Croissance alarmante de la liste ciblée : 38 extensions en 2017 → 461 en 2024 → ~1 000 en mai 2025 → 6 222 début 2026 Les données collectées incluent aussi CPU, RAM, résolution d'écran, timezone et état batterie pour du fingerprinting Certaines extensions ciblées sont liées à la neurodivergence, aux pratiques religieuses ou aux opinions politiques → violation grave du RGPD LinkedIn défend que le scan vise uniquement à détecter les extensions qui pratiquent le scraping de données Post mortem de la supply chain attack sur la librairie NPM axios https://github.com/axios/axios/issues/10636 Le 31 mars 2026, deux versions malveillantes d'axios (1.14.1 et 0.30.4) ont été publiées via un compte mainteneur compromis Vecteur d'attaque : RAT installé via ingénierie sociale ciblée sur la machine personnelle du mainteneur principal La 2FA ne protège pas si la machine de l'utilisateur est compromise : l'attaquant contrôle tout et peut agir comme l'utilisateur Les packages malveillants injectaient plain-crypto-js@4.2.1, un cheval de Troie multi-plateforme (macOS, Windows, Linux) Détection communautaire en ~3 heures, suppression par npm, mesures correctives : rotation complète des credentials Changements préventifs : publication via OIDC, releases immuables, amélioration des pratiques GitHub Actions Passbolt un gestionnaire de mots de passe open source https://lesjoiesducode.fr/passbolt-gestionnaire-de-mots-de-passe-gratuit-open-source-que-votre-equipe-merite-vraiment Gestionnaire de mots de passe open source conçu pour le partage d'identifiants en équipe, utilisé par plus de 50 000 organisations Chiffrement individuel par utilisateur et par version de credential, pas de coffre-fort partagé — architecture zero-knowledge "Forward secrecy" : quand un membre quitte l'équipe, ses copies chiffrées sont automatiquement révoquées sans reset manuel Supporte TOTP, clés SSH, tokens API et champs personnalisés avec piste d'audit complète de tous les accès Édition communautaire entièrement gratuite avec utilisateurs illimités, auto-hébergeable ou cloud Chiffrement OpenPGP nécessitant passphrase + clé privée, avec tokens visuels anti-phishing Loi, société et organisation Anthropic fait un don d'1,5 millions de dollars à la fondation Apache https://news.apache.org/foundation/entry/the-apache-software-foundation-announces-1-5m-donation-from-anthropic Anthropic donne 1,5 million de dollars à l'ASF pour soutenir l'infrastructure, la sécurité et la communauté open source Vitaly Gudanets (CISO d'Anthropic) : "Soutenir l'ASF est un investissement direct dans la résilience et l'intégrité des systèmes dont dépend l'IA moderne" Les fonds financeront les systèmes de build, les processus de sécurité et les services aux projets Apache Ce don est le déclencheur de l'initiative IA responsable à 10 millions de dollars de l'ASF L'infrastructure Apache est invisible mais critique : des systèmes financiers aux plateformes de santé, elle sous-tend l'écosystème logiciel mondial L'ASF lance l'initiative IA responsable https://news.apache.org/foundation/entry/the-apache-software-foundation-launches-10m-responsible-ai-initiative-with-initial-1-75m-donation L'ASF lance une initiative pour une IA responsable dotée d'un budget de 10 millions de dollars sur 3 ans minimum Anthropic est le premier donateur avec 1,5 million de dollars ; Alpha-Omega contribue 250 000 dollars L'initiative fournit aux projets Apache un accès à des modèles IA pour l'expérimentation et la sécurité Elle soutient l'ensemble de la chaîne IA/ML : pipelines de données, infrastructure, frameworks de deep learning Des tracks de conférences, hackathons et bourses de voyage sont prévus pour élargir la communauté Les principes directeurs incluent la supervision humaine, l'intégrité des licences et la sécurité open source Oracle vire 30000 personnes https://rollingout.com/2026/03/31/oracle-slashes-30000-jobs-with-a-cold-6/ Oracle licencie 20 000 à 30 000 employés, 18% de ses effectifs mondiaux. Les salariés ont appris leur licenciement par un simple email à 6h du matin, sans aucun préavis. L'accès à tous les systèmes (Slack, Zoom, badges) a été coupé immédiatement après. But : libérer 8 à 10 milliards de dollars pour construire des centres de données IA. Oracle a déjà contracté 50 milliards de dettes en 2026 pour financer ses projets IA. Paradoxe : l'entreprise affiche un bénéfice record de 6,13 milliards, mais ses liquidités sont dans le rouge. L'action Oracle a perdu plus de la moitié de sa valeur depuis septembre 2025. Et si l'IA n'était qu'un prétexte pour licencier https://eventuallycoding.com/p/ia-licenciements-et-si-l-intelligence-artificielle-n-etait-qu-une-excuse Hugo Lassiège (eventuallycoding) estime que les entreprises utilisent l'IA comme narratif commode pour masquer des erreurs de gestion passées (Block a triplé ses effectifs post-COVID sans croissance des revenus correspondante) Moins de 1% des licenciements technologiques seraient réellement dus à des gains de productivité IA selon les analyses citées Mesurer la productivité des développeurs reste un problème non résolu, mais les entreprises affirment des gains d'efficacité sans preuves Des pressions économiques réelles (inflation, guerres commerciales, coûts énergétiques) sont masquées derrière le discours IA Les restructurations nécessaires sont présentées comme des transformations AI-driven positives pour rassurer les investisseurs Il y voit une fenêtre d'opportunité pour l'Europe pendant que les géants américains se restructurent GitHub Copilot va utiliser les interacitons pour entrainer ses modèles sauf si vous vous délistez https://github.blog/news-insights/company-news/updates-to-github-copilot-interaction-data-usage-policy/ À partir du 24 avril 2026, GitHub utilise par défaut les interactions des utilisateurs Copilot Free, Pro et Pro+ pour entraîner ses modèles Les données collectées incluent le code accepté ou modifié, les snippets envoyés, les noms de fichiers et structures de dépôts, et les retours utilisateurs Les utilisateurs Copilot Business, Enterprise et les dépôts d'entreprise sont exclus de cette collecte de données d'entraînement Opt-out disponible dans les paramètres GitHub > "Privacy" ; les préférences de désactivation préalables sont conservées automatiquement Objectif déclaré : améliorer la précision des modèles sur les langages et cas d'usage du monde réel Grosse percée de Claude Code dans les commits sur GitHub https://aifoc.us/damn-claude-thats-a-lot-of-commits/ Explosion de Claude Code : En six mois, Claude Code est passé de 0,7 % à 4,5 % de tous les commits publics sur GitHub, surpassant tous les autres outils d'IA combinés. Adoption massive des agents IA : Environ 5 % des commits publics sur GitHub sont désormais générés par des agents IA, un chiffre en croissance rapide depuis fin 2025. Domination des bots sur GitHub : Au-delà des commits, les outils d'IA sont omniprésents dans la gestion des pull requests et des problèmes (Copilot et CodeRabbit notamment). Limites méthodologiques : Les données ne concernent que les dépôts publics (les entreprises utilisent massivement des dépôts privés, invisibles ici). Le comptage dépend fortement de la visibilité des signatures (certains outils comme Claude marquent systématiquement leurs commits, d'autres non) L'API de recherche GitHub présente une fiabilité variable à cette échelle. Changement de paradigme : Le développement logiciel vit une transition majeure, comparable au passage du desktop au mobile. L'intégration des agents IA dans le cycle de production n'est plus une expérimentation, mais une réalité opérationnelle à grande échelle. Dysmaths une application pour aider à apprendre les mathématiques et la géométrie lorsque l'on souffre de dyspraxie, dysgraphie https://dysmaths.com/ Application web pour aider les élèves de collège et lycée souffrant de dysgraphie et dyspraxie à faire des maths et de la géométrie Outils de dessin à main levée, géométrie précise (compas, rapporteur, règle) et opérations structurées (fractions, racines, puissances, symboles mathématiques) Export PDF et PNG avec conservation fidèle de l'échelle pour l'impression et la soumission des exercices Options d'accessibilité : police OpenDyslexic, personnalisations d'interface, import d'images et de PDFs Répond à un besoin réel : les outils standards ne sont pas adaptés aux difficultés de coordination et d'organisation spatiale en mathématiques IA ou réalité ? Par Amistory https://www.youtube.com/watch?v=PPYdAhBBF2I L'IA génère des contenus (images, voix, vidéos) de plus en plus indétectables Les arnaques au clonage de voix et deepfakes sont en forte hausse Les faux contenus viraux manipulent l'opinion à grande échelle Le faux n'est plus un accident, c'est devenu un système organisé La société entre dans une ère de doute généralisé sur le réel Comment s'informer quand le réel lui-même peut être simulé ? Conférences La liste des conférences provenant de Developers Conferences Agenda/List par Aurélie Vache et contributeurs : 6-7 mai 2026 : Devoxx UK 2026 - London (UK) 12 mai 2026 : Lead Innovation Day - Leadership Edition - Paris (France) 12-13 mai 2026 : Lyon Craft - Lyon (France) 19 mai 2026 : La Product Conf Paris 2026 - Paris (France) 19-20 mai 2026 : Green Code Challenge - Paris (France) 21-22 mai 2026 : Flupa UX Days 2026 - Paris (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lille - Lille (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Paris - Paris (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Bordeaux - Bordeaux (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lyon - Lyon (France) 27 mai 2026 : aMP Day Strasbourg 2026 - Strasbourg (France) 28 mai 2026 : DevCon 27 : I.A. & Vibe Coding - Paris (France) 28 mai 2026 : Cloud Toulouse 2026 - Toulouse (France) 29 mai 2026 : NG Baguette Conf 2026 - Paris (France) 29 mai 2026 : Agile Tour Strasbourg 2026 - Strasbourg (France) 2-3 juin 2026 : Agile Tour Rennes 2026 - Rennes (France) 2-3 juin 2026 : OW2Con - Paris-Châtillon (France) 3 juin 2026 : IA–NA - La Rochelle (France) 4 juin 2026 : Workplace Intelligence Days - 1ère édition - Lyon (France) 5 juin 2026 : TechReady - Nantes (France) 5 juin 2026 : Fork it! - Rouen - Rouen (France) 6 juin 2026 : Polycloud - Montpellier (France) 9 juin 2026 : JFTL - Montrouge (France) 9 juin 2026 : C: - Caen (France) 9 juin 2026 : France API 2026 - Paris (France) 11-12 juin 2026 : DevQuest Niort - Niort (France) 11-12 juin 2026 : DevLille 2026 - Lille (France) 12 juin 2026 : Tech F'Est 2026 - Nancy (France) 15 juin 2026 : Jupyter Workshops: Demystifying MyST Markdown in Education - Orsay (France) 16 juin 2026 : Mobilis In Mobile 2026 - Nantes (France) 17-19 juin 2026 : Devoxx Poland - Krakow (Poland) 17-20 juin 2026 : VivaTech - Paris (France) 18 juin 2026 : Tech'Work - Lyon (France) 22-26 juin 2026 : Galaxy Community Conference - Clermont-Ferrand (France) 23-24 juin 2026 : MWCP 2026 - Paris (France) 24-25 juin 2026 : Agi'Lille 2026 - Lille (France) 24-26 juin 2026 : BreizhCamp 2026 - Rennes (France) 25-26 juin 2026 : Agile Tour Toulouse 2026 - Toulouse (France) 27 juin 2026 : Asynconf - Paris (France) 2 juillet 2026 : Azur Tech Summer 2026 - Valbonne (France) 2-3 juillet 2026 : Sunny Tech - Montpellier (France) 3 juillet 2026 : Agile Lyon 2026 - Lyon (France) 6-8 juillet 2026 : Riviera Dev - Sophia Antipolis (France) 28-30 août 2026 : State of the Map - Champs-sur-Marne (France) 4 septembre 2026 : JUG Summer Camp 2026 - La Rochelle (France) 10-11 septembre 2026 : Nantes Craft - Nantes (France) 17 septembre 2026 : dotAI - Paris (France) 17-18 septembre 2026 : API Platform Conference 2026 - Lille (France) 18 septembre 2026 : dotJS - Paris (France) 18 septembre 2026 : WordCamp Bretagne - Rennes (France) 22 septembre 2026 : Salon Data 2026 - Nantes (France) 22-23 septembre 2026 : Agile en Seine & IA 2026 - Paris (France) 24 septembre 2026 : OWASP AppSec Days France 2026 - Paris (France) 24 septembre 2026 : PlatformCon Paris - Paris (France) 24 septembre 2026 : React Native Connection 2026 - Paris (France) 24-26 septembre 2026 : Paris Web 2026 - Paris (France) 28-29 septembre 2026 : 4th Tech Summit on AI & Robotics - Paris (France) & Online 1 octobre 2026 : WAX 2026 - Marseille (France) 1-2 octobre 2026 : Volcamp - Clermont-Ferrand (France) 2 octobre 2026 : DevFest Perros-Guirec 2026 - Perros-Guirec (France) 5-9 octobre 2026 : Devoxx Belgium - Antwerp (Belgium) 12 octobre 2026 : Dev With AI - Paris (France) 27-29 octobre 2026 : Directions EMEA 2026 - Paris (France) 29-30 octobre 2026 : BDX I/O 2026 - Bordeaux (France) 30 octobre 2026 : Cloud Nord 2026 - Lille (France) 4-5 novembre 2026 : Devoxx Morocco - Casablanca (Morocco) 14-15 novembre 2026 : Capitole du Libre - Toulouse (France) 19 novembre 2026 : DevFest Toulouse 2026 - Toulouse (France) 27 novembre 2026 : DevFest Paris 2026 - Paris (France) 1-3 décembre 2026 : Apidays Paris - Paris (France) 4 décembre 2026 : DevFest Lyon 2026 - Lyon (France) 4 décembre 2026 : DevFest Dijon 2026 - Dijon (France) 9-10 décembre 2026 : OpenSource Expérience - Paris (France) 9-10 décembre 2026 : DevOps REX - Paris (France) 10 décembre 2026 : KCD Provence - Aix-en-Provence (France) 7-9 avril 2027 : Devoxx France 2027 - Paris (France) Nous contacter Pour réagir à cet épisode, venez discuter sur le groupe Google https://groups.google.com/group/lescastcodeurs Contactez-nous via X/twitter https://twitter.com/lescastcodeurs ou Bluesky https://bsky.app/profile/lescastcodeurs.com Faire un crowdcast ou une crowdquestion Soutenez Les Cast Codeurs sur Patreon https://www.patreon.com/LesCastCodeurs Tous les épisodes et toutes les infos sur https://lescastcodeurs.com/

In this episode of the Crazy Wisdom Podcast, host Stewart Alsop sits down with Tyler Cloutier, founder of Clockwork Labs and creator of SpaceTimeDB. They explore how SpaceTimeDB functions as more than just a database—it's essentially a distributed operating system that merges server logic with data storage, enabling real-time applications and time-travel capabilities. The conversation ranges from the technical architecture of databases and operating systems to the philosophy of distributed systems, touching on everything from Unix and Linux to how SpaceTimeDB could revolutionize AI-generated software deployment. Tyler explains how their system reduces the complexity of building real-time applications, makes deployment simpler for both humans and AI agents, and why games like their MMORPG BitCraft Online drove them to create this new infrastructure. They also discuss the future of the internet, the role of bots in gaming, and how SpaceTimeDB fits into the broader landscape of cloud computing alongside tools like Cloudflare, Vercel, and Docker. For more information, visit spacetimedb.com or check out Clockwork Labs on GitHub and Twitter.Timestamps00:00 Stewart introduces Tyler Cloutier, founder of Clockwork Labs, discussing the origin of SpaceTimeDB's name inspired by Einstein's theory and its time travel capabilities that store all operations indefinitely05:00 Tyler explains SpaceTimeDB as more of an operating system than a database, using tables instead of file systems while running code in a sandboxed environment with full atomic properties10:00 Discussion of how SpaceTimeDB replaces both Node.js and Postgres by merging web server and database functionality, eliminating separate deployment concerns15:00 Tyler explains JavaScript execution through Chrome's V8 engine and JIT compiling, leading to Node.js creation for server-side JavaScript development20:00 Explanation of stateless web servers versus stateful game servers, and why games require in-memory state management for real-time performance25:00 Tyler introduces reducers and real-time subscriptions, questioning why more applications aren't real-time when state changes should update immediately30:00 Discussion of Facebook as essentially a text-based MMO, comparing social media architecture to game server requirements and the need for unified systems35:00 Tyler explains ACID properties in databases: atomic, consistent, isolated, and durable, using game item trading examples40:00 Comparing SpaceTimeDB to smart contract systems without cryptocurrency or global consensus, positioning it as a smart database with centralized trust45:00 Tyler reveals SpaceTimeDB uses 43% fewer tokens than Postgres for AI-generated applications, making it valuable for vibe coding platforms50:00 Conversation shifts to bots in games and proof-of-human concepts, with Tyler proposing biometric systems and discussing potential in-person gaming applications55:00 Closing discussion about tracking AI-driven traffic through UTM parameters and finding SpaceTimeDB at spacetimedb.comKey Insights1. SpaceTimeDB is fundamentally a database that runs application code directly inside it, combining what traditionally required separate systems like Postgres and Node.js. Users compile their application logic into WebAssembly or JavaScript and upload it to run within the database itself. This architecture provides high performance because the entire server backend operates inside the database environment. The system also features time travel capabilities, storing every operation and change to data persistently and indefinitely, allowing users to set application state back to any earlier point in time. This makes SpaceTimeDB more accurately described as an operating system rather than just a database, where the abstraction is that everything is a table rather than a file.2. The inspiration for SpaceTimeDB came from building BitCraft Online, an MMORPG where all players exist in a single persistent world and rebuild civilization together. Traditional MMO backends required complex custom solutions to handle real-time state, with game servers storing state in memory and periodically writing to databases. This complexity existed because games cannot afford the latency of constantly delegating to distant databases like traditional web applications can. SpaceTimeDB solved this by making the database fast enough to handle real-time requirements directly, eliminating the need for separate game servers. This same performance advantage that benefits games also applies to web applications, which is why SpaceTimeDB evolved from a game-specific tool to a general-purpose platform.3. SpaceTimeDB functions as a distributed operating system where each database acts like a process in an actor model system, similar to Erlang or Scala Akka. Databases can send messages to other databases and be spawned across a cluster for horizontal scaling. This represents an overlay operating system running on top of Linux rather than competing with it, providing a distributed abstraction across many machines while Linux handles device drivers and hardware support. The vision is for the cloud to function as a single enormous computer running one operating system, where developers simply publish their programs without managing separate services, deployment, routing, networking, or persistence infrastructure.4. The real-time capabilities of SpaceTimeDB address a fundamental limitation in how most web applications work today. Traditional web servers are stateless, delegating all state to databases and accepting network round-trip latency for each request, which is why users often must refresh pages to see updates. SpaceTimeDB allows queries to be subscribed to, maintaining open connections that stream changes whenever query results update. This makes applications like Discord, Facebook, or banking systems naturally real-time without requiring page refreshes. The historical accident that more things are not real-time represents a problem SpaceTimeDB solves by unifying the web world with the game world's real-time requirements.5. SpaceTimeDB implements ACID properties—Atomic, Consistent, Isolated, and Durable—ensuring database operations are reliable and safe. Atomic means operations either fully happen or not at all, preventing issues like item duplication in games when trading between players. Consistent means declared invariants like unique usernames are always enforced. Isolated means concurrent operations do not interfere with each other. Durable means changes persist even if computers restart, with varying levels from in-memory on one machine to disk storage across multiple geographic locations. These properties are managed through reducers, functions inspired by React Redux that fold changes into application state incrementally.6. For AI and large language models, SpaceTimeDB offers significant advantages in building and deploying applications. Testing showed that creating applications with SpaceTimeDB uses 43% fewer tokens compared to Postgres implementations, costs less, has fewer bugs, and is easier to extend. This matters because the primary cost for vibe coding platforms is tokens. As more software gets written in the next twelve months than ever before, there is insufficient focus on infrastructure required to run all this AI-generated software. SpaceTimeDB positions itself as ideal for LLMs to target because of its simplified deployment model where developers just publish code and the system handles everything behind the scenes.7. SpaceTimeDB can be understood as a smart contract system without cryptocurrency or global decentralized consensus. Like blockchain smart contracts, it executes code with atomic, consistent, isolated, and durable properties, but avoids the expense and slowness of requiring all computers worldwide to agree on everything. Instead, it offers centralized trust where users trust Clockwork Labs not to modify deployed contracts, rather than the trustless but extremely costly blockchain approach. This makes it functionally similar to Cloudflare's durable objects but with full relational database capabilities. The system exists before the networking layer where Cloudflare operates, handling deployment, server, and database functions while Cloudflare could provide DDoS protection in front of it.

This interview was recorded for the GOTO Book Club.http://gotopia.tech/bookclubLukasz Dynowski - Independent Consultant & Co-Author of "Learning API Styles"Sam Newman - Author of "Building Microservices" & "Monolith to Microservices"Check out more here:https://gotopia.tech/episodes/436RESOURCESLukaszhttps://github.com/ludyn-leohttps://www.linkedin.com/in/ldyniahttps://learningapistyles.comSamhttps://twitter.com/samnewmanhttps://github.com/snewmanhttps://www.linkedin.com/in/samnewmanhttp://samnewman.iohttp://samnewman.io/blogLinkshttps://www.youtube.com/@ldynia1https://www.youtube.com/playlist?list=PLRkB-vSK4koOHYIhpKXuXpipVpByEKuPuhttps://learningapistyles.comhttps://github.com/ldynia/learning-api-styleshttps://nordicapis.com/the-bezos-api-mandate-amazons-manifesto-for-externalizationhttps://dl.acm.org/doi/10.1145/1176617.1176622DESCRIPTIONIn this GOTO Book Club episode, Sam Newman — author of "Building Microservices" — sits down with Lukasz Dynowski, co-author of "Learning API Styles", for a refreshingly low-level deep dive into a subject most developers think they already understand. The book deliberately starts from the network layer up — transmission modes, TCP, protocol stacks — rather than jumping straight to REST and GraphQL, because, as Lukasz explains, most API problems only become visible when you understand the substrate beneath them. The conversation covers the full spectrum: public vs internal APIs, the Bezos API Mandate moment, why treating your API as a product is non-negotiable, and why the choice between binary and textual protocols is never as obvious as performance benchmarks suggest.The real gold comes in two moments. First, Lukasz lays out a crisp checklist for what makes a good API — audience-awareness, maintainability, efficiency, intuitiveness, resilience, security, testability, and documentation that actually matches behavior. Second, Sam shares a war story about a credit derivative system where the only way to figure out who was accessing the database was to turn off the credentials and wait for angry phone calls.The lesson: context shapes every trade-off, there's no universal right answer between REST, gRPC, WebSockets, or messaging, and the best API decision is the one that fits your situation — not the one that fits the conference talk.RECOMMENDED BOOKSLukasz Dynowski • Learning API Styles • https://amzn.to/3PFembKSam Newman • Building Resilient Distributed Systems • https://www.oreilly.com/library/view/building-resilient-distributed/9781098163532Sam Newman • Monolith to Microservices • https://amzn.to/2Nml96ESam Newman • Building Microservices • https://amzn.to/3dMPbOsRonnie Mitra & Irakli Nadareishvili • Microservices: Up and Running• https://amzn.to/3c4HmmLBlueskyInstagramLinkedInFacebookCHANNEL MEMBERSHIP BONUSJoin this channel to get early access to videos & other perks:https://www.youtube.com/channel/UCs_tLP3AiwYKwdUHpltJPuA/joinLooking for a unique learning experience?Attend the next GOTO conference near you! Get your ticket: gotopia.techSUBSCRIBE TO OUR YOUTUBE CHANNEL - new videos posted daily!

#343: Here's the thing about your company's APIs -- they were built for your own engineers to use inside your own software. Nobody designed them to be the front door. But that's exactly what's happening. Matt DeBergalis, CEO of Apollo GraphQL, makes a pretty compelling case that AI agents are turning internal APIs into the actual interface between companies and customers. Not the website. The APIs themselves. And most of them aren't ready for that. At all. Think about what happens when you point a model at a typical REST API. GitHub's API returns hundreds of fields for a single repository object. Fine when another service is calling it. But a model? All those extra fields are context you're paying for, and they make the model hallucinate. Matt says you need something between the model and all those backend services -- an orchestration layer that takes one request and handles the mess underneath. That's where GraphQL comes in. He draws a parallel that'll land immediately if you've been in this space a while. APIs right now are pets -- handwritten, named, carefully managed. But AI-generated code is about to produce way more microservices, which means way more APIs. They're going to become cattle. And just like containers needed Kubernetes, APIs are going to need declarative infrastructure to manage them at scale. The conversation takes an interesting turn when Darin pushes back on the idea that developers are becoming architects. His take: we're becoming product managers. Matt says both. Viktor throws in code reviewers. Matt's own story backs it up -- he codes more as CEO than he did as CTO, because AI handles the parts he never had time to learn. He doesn't know modern React. Doesn't need to. One more thing that should make any tech company uncomfortable: if AI agents are how customers find you now, what happens to your docs-page-driven acquisition funnel? Apollo's already made the shift -- their first audience for documentation is the models, not the humans.   Matt's contact information: LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/debergalis/   YouTube channel: https://youtube.com/devopsparadox   Review the podcast on Apple Podcasts: https://www.devopsparadox.com/review-podcast/   Slack: https://www.devopsparadox.com/slack/   Connect with us at: https://www.devopsparadox.com/contact/

Long-lived software systems rarely stay tidy. Over time they accumulate decisions, workarounds, and layers of history that can make even simple changes feel risky. For engineers responsible for maintaining those systems, the challenge often becomes less about writing new code and more about understanding what already exists. In this episode of Maintainable, Robby Russell speaks with Joel Oliveira, Engineering Manager at ezCater, about what helps software remain understandable and adaptable as it evolves. Joel starts with a principle that often gets overlooked: predictability. When patterns are consistent and code is organized in familiar ways, engineers can navigate a codebase with confidence. Frameworks like Ruby on Rails reinforce this by encouraging shared conventions, making it easier for developers to orient themselves when working in a new application. The conversation also explores how common metrics can be misleading. Test coverage is often treated as a proxy for quality, but Joel explains that it can create a false sense of confidence. Instead, he values testing most as a thinking tool. Practices like test-driven development can help engineers clarify interfaces and better understand the problem before committing to an implementation. Joel also shares a story from ezCater about replacing an aging image-cropping service that had become difficult to maintain and required frequent restarts due to a memory leak. Rather than patch the system again, the team introduced ImageProxy, an open source image processing tool created by Evil Martians. Because the image URLs flowed through a single object in their GraphQL layer, the team could introduce an adapter and gradually route traffic to the new service using feature flags. This allowed them to migrate safely and incrementally instead of relying on a risky “big bang” change. Robby and Joel also discuss how engineers' perspectives shift over time. Early in a career it is easy to look at legacy code and label it as bad. Joel now sees older systems as layers of decisions shaped by real constraints. Approaching them with empathy makes it easier to improve them thoughtfully. The episode closes with advice for engineers maintaining complex systems: frame problems as opportunities. By documenting impact and proposing incremental improvements, teams can steadily move their software toward a healthier future. Maintainable software rarely comes from one heroic refactor. More often, it's the result of many small improvements made by teams who understand their systems and care about how they evolve. Episode Highlights 00:02:18 – Predictability as a Maintainability Feature Joel explains why predictable patterns and conventions make large codebases easier to navigate. 00:07:41 – When Test Coverage Misleads Why high coverage can give a false sense of quality. 00:12:05 – Consulting vs. Product Engineering How switching environments shaped Joel's approach to code. 00:16:32 – Replacing a Legacy Image Service ezCater's migration away from a failing Node-based image service. 00:21:14 – Migrating with Adapters and Feature Flags How the team gradually moved traffic to ImageProxy. 00:26:03 – Developing Empathy for Legacy Code Why older systems deserve understanding, not blame. 00:30:47 – The Shift to Engineering Management Joel reflects on moving from IC work to leading teams. 00:34:52 – Advice for Improving Complex Systems Small, consistent improvements matter more than big rewrites. Thanks to Our Sponsor! Turn hours of debugging into just minutes! AppSignal is a performance monitoring and error-tracking tool designed for Ruby, Elixir, Python, Node.js, Javascript, and other frameworks. It offers six powerful features with one simple interface, providing developers with real-time insights into the performance and health of web applications. Keep your coding cool and error-free, one line at a time!  Use the code maintainable to get a 10% discount for your first year. Check them out! Links / References Joel Oliveira — LinkedIn Joel Oliveira — Website Joel Oliveira — Mastodon (@jayroh) ezCater ImageProxy Subscribe to Maintainable on:Apple PodcastsSpotifyOr search "Maintainable" wherever you stream your podcasts.Keep up to date with the Maintainable Podcast by joining the newsletter.

Hi, Spring fans! In this installment, I talk to Jennifer Reif, developer advocate at Neo4J, about graph RAG, graph databases, GraphQL, Neo4J, Spring Data Neo4J, and more. #neo4j #graphRag #AI #artificialintelligence

Engineering teams often build microservices as their systems grow, but over time this can lead to a fragmented ecosystem with scattered data access patterns, duplicated business logic, and an uneven developer experience. A unified data graph with a consistent execution layer helps address these challenges by centralizing schema, simplifying how teams compose functionality, and reducing The post Airbnb's Open-Source GraphQL Framework with Adam Miskiewicz appeared first on Software Engineering Daily.

Engineering teams often build microservices as their systems grow, but over time this can lead to a fragmented ecosystem with scattered data access patterns, duplicated business logic, and an uneven developer experience. A unified data graph with a consistent execution layer helps address these challenges by centralizing schema, simplifying how teams compose functionality, and reducing operational overhead while preserving performance and reliability. Viaduct is Airbnb's open-source, data-oriented service mesh and GraphQL platform built around a single, highly connected central schema. It has played a major role in scaling Airbnb's engineering organization. Adam Miskiewicz is a Principal Software Engineer at Airbnb and he worked on Viaduct. He joins the podcast with Gregor Vand to talk about how Viaduct originated inside Airbnb, the architectural principles that shaped it, the challenges of scaling GraphQL to millions of queries per second, and why the team decided to open-source the platform. They also discuss the future of backend development in an AI-driven world and how unified data layers may influence the next generation of engineering systems. Gregor Vand is a security-focused technologist, having previously been a CTO across cybersecurity, cyber insurance and general software engineering companies. He is based in Singapore and can be found via his profile at vand.hk or on LinkedIn. Please click here to see the transcript of this episode. Sponsorship inquiries: sponsor@softwareengineeringdaily.com The post Airbnb's Open-Source GraphQL Framework with Adam Miskiewicz appeared first on Software Engineering Daily.

Engineering teams often build microservices as their systems grow, but over time this can lead to a fragmented ecosystem with scattered data access patterns, duplicated business logic, and an uneven developer experience. A unified data graph with a consistent execution layer helps address these challenges by centralizing schema, simplifying how teams compose functionality, and reducing operational overhead while preserving performance and reliability. Viaduct is Airbnb's open-source, data-oriented service mesh and GraphQL platform built around a single, highly connected central schema. It has played a major role in scaling Airbnb's engineering organization. Adam Miskiewicz is a Principal Software Engineer at Airbnb and he worked on Viaduct. He joins the podcast with Gregor Vand to talk about how Viaduct originated inside Airbnb, the architectural principles that shaped it, the challenges of scaling GraphQL to millions of queries per second, and why the team decided to open-source the platform. They also discuss the future of backend development in an AI-driven world and how unified data layers may influence the next generation of engineering systems. Gregor Vand is a security-focused technologist, having previously been a CTO across cybersecurity, cyber insurance and general software engineering companies. He is based in Singapore and can be found via his profile at vand.hk or on LinkedIn. Please click here to see the transcript of this episode. Sponsorship inquiries: sponsor@softwareengineeringdaily.com The post Airbnb's Open-Source GraphQL Framework with Adam Miskiewicz appeared first on Software Engineering Daily.

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In this episode of the Liquid Weekly Podcast, hosts Karl Meisterheim and Taylor Page recap Taylor's trip to New York City for the exclusive Shopify Winter Editions meetup. They break down the "Agentic Commerce" hype, the realities of the new Universal Commerce Protocol (UCP), and why the best way to optimize for AI is actually just using Standard Category Metafields.The episode features on-the-ground interviews with key Shopify staff members, including Liam Griffin, Darius (Senior Product Lead, Dev Platform), and Eitan (Shopify Flow team), offering deep dives into the new developer tools, Shop Minis, and the future of Shopify Flow.Interviews & Highlights Liam Griffin: Discusses the Model Context Protocol (MCP) for developers, using AI for mundane tasks like REST-to-GraphQL migration, and the "Pokemon generation" explosion of Shop Minis (including a virtual sommelier!). Darius: Breaks down the Universal Commerce Protocol (UCP), how the Catalog API works with agents, and why "Agentic Engine Optimization" isn't about hacks—it's about clean data and taxonomy. Eitan: Covers the "Flow 3.0" feel with new Sidekick-generated workflows, the highly anticipated testing layer, and moving toward declarative UIs.Timestamps00:00 Introduction, Stickers, and Winter Storm Stories06:40 Taylor's NYC Editions Trip Recap20:45 Key Takeaways: Agentic Commerce & UCP Realities31:00 Live Demo: Shopify Flow Sidekick Generation & Testing Layer38:30 Developer Tip: Running Queries from Dev Docs in GraphiQL43:00 Interview: Liam Griffin (Dev MCP, Shop Minis, Dev Forums)55:20 Interview: Darius (Universal Commerce Protocol, Metaobject Limits, Catalog API)01:07:50 Interview: Eitan (Shopify Flow Updates)01:20:30 Dev Changelog Highlights01:25:00 Picks of the WeekDev Changelog New article list input settings for themes: Link Migrate metafields with Shopify App Import custom data definitions: Link [Action Required] Shop Minis development now requires partner account permissions: Link [Action Required] Standardization of asset_url version params: Link Shopify App extensions now support Admin and Theme App Extensions: Link [Action Required] Ensuring POS UI extension stability by hardening callback handling: LinkPicks of the Week Karl: MagiQuest at Great Wolf Lodge – An interactive live-action game that turns the water park lodge into a questing adventure. Taylor: DJI Mic 3 – Wireless microphones that offer professional audio quality and ease of use for field recordings and interviews.Sign Up for Liquid WeeklyDon't miss out on expert insights and tips—subscribe to Liquid Weekly for more content like this: https://liquidweekly.com/

This interview was recorded for the GOTO Book Club.http://gotopia.tech/bookclubCheck out more here:https://gotopia.tech/episodes/416Martin Štefanko - Quarkus Core Engineer at IBM & Co-Author of "Quarkus in Action"Jan Martiška - Software Engineer Quarkus at IBM & Co-Author of "Quarkus in Action"Holly Cummins - Senior Technical Staff Member, Quarkus at IBMRESOURCESMartinhttps://bsky.app/profile/xstefank.bsky.socialhttps://mastodon.cloud/@xstefankhttps://x.com/xstefankhttps://github.com/xstefankhttps://www.linkedin.com/in/martin-stefankoJanhttps://bsky.app/profile/janmartiska.bsky.socialhttps://x.com/janmartiskahttps://github.com/jmartiskhttps://www.linkedin.com/in/janmartiskaHollyhttps://hollycummins.comhttps://hollycummins.com/type/bloghttps://bsky.app/profile/hollycummins.comhttps://hachyderm.io/@holly_cumminshttps://twitter.com/holly_cumminshttps://github.com/holly-cumminshttps://linkedin.com/in/holly-k-cumminsLinkshttps://code.quarkus.iohttps://vaadin.comDESCRIPTIONHolly Cummins sits down with Martin Stefanko and Jan Martiška, authors of "Quarkus in Action", to discuss their journey writing this comprehensive guide to the Java framework. The authors share insights about Quarkus's developer experience, from its blazing-fast dev mode to native compilation capabilities, while revealing what they learned writing about 29 different extensions across 12 chapters.They discuss the book's structure - from getting started to deploying in the cloud- and offer practical advice on when to use JVM versus native compilation, making this essential reading for both Quarkus newcomers and experienced developers.RECOMMENDED BOOKSMartin Stefanko • Jan Martiska • Quarkus in Action • https://amzn.to/3K1En2zBen Evans & Jim Gough • Optimizing Cloud Native Java • https://amzn.to/41nivD9Kief Morris • Infrastructure as Code • https://amzn.to/4e6EBQcAlex Soto Bueno & Jason Porter • Quarkus Cookbook • https://amzn.to/4au3QfFBlueskyTwitterInstagramLinkedInFacebookCHANNEL MEMBERSHIP BONUSJoin this channel to get early access to videos & other perks:https://www.youtube.com/channel/UCs_tLP3AiwYKwdUHpltJPuA/joinLooking for a unique learning experience?Attend the next GOTO conference near you! Get your ticket: gotopia.techSUBSCRIBE TO OUR YOUTUBE CHANNEL - new videos posted daily!

Jens Neuse grew up in Germany, originally planning to be a carpenter. In his 2nd year as an apprentice, he was in a motorcycle wreck that thrust him into a process of surgery and healing. Eventually, he decided he wouldn't be doing carpentry, and got into sysadmin work. Once he got bored with this, he moved into startups, learned how to code, and starting digging into programming, API's and eventually - GraphQL federation. Outside of tech, he is married with 3 young kids. He loves to sit ski on the mountain - which is the coolest carbon fiber chair on a ski, where you steer with your knees and hips.After chasing building a better Apollo, Jens and his team ran into a point where their prior product and company was doomed to go under. When they accepted this fact, they started to think about what people actually wanted - and started to dig into the federation of GraphQL.This is the creation story of Wundergraph.SponsorsIncogniNordProtectVentionCodeCrafters helps you become a better engineer by building real-world, production-grade projects. Learn hands-on by creating your own Git, Redis, HTTP server, SQLite, or DNS server from scratch. Sign up for free today using this link and enjoy 40% off.Full ScalePaddle.comSema SoftwarePropelAuthPostmanMeilisearchLinkshttps://wundergraph.com/https://www.linkedin.com/in/jens-neuse-706673195Our Sponsors:* Check out Incogni: https://incogni.com/codestory* Check out NordProtect: https://nordprotect.com/codestorySupport this podcast at — https://redcircle.com/code-story-insights-from-startup-tech-leaders/donationsAdvertising Inquiries: https://redcircle.com/brandsPrivacy & Opt-Out: https://redcircle.com/privacy

В 86 выпуске подкаста Javaswag поговорили c Григорием Вахмистровым о Java и C#, GraphQL и менторинге. Обсудили, каково это — переходить из экосистемы Microsoft в мир JVM, почему C# кажется более «продуктовым» и чего Java-разработчикам до сих пор не хватает для полного счастья (спойлер: это не только Lombok). Основную часть выпуска мы посвятили GraphQL: Григорий на практических примерах объяснил, как этот инструмент может стать «палочкой-выручалочкой» для сложных бэк-офисов и когда он действительно выигрывает у классического REST. В финале затронули тему менторства и обучения: почему люди готовы платить за наставничество больше, чем за курсы, как не «сгореть», преподавая безопасность, и почему иногда лучший совет ментора — это отговорить человека идти в IT. 00:00 — Интро 02:00 — Мир .NET и Xamarin. Опыт с Xamarin.Forms и осознание: «Нативщина рулит». 10:00 — C# vs Java: Razor/Blazor как JSTL на стероидах. Entity Framework против Hibernate. LINQ — почему это больше, чем просто Stream API. 25:00 — Тулгинг и почему Maven и Gradle заставляют мучиться после «зеленой кнопки» в Visual Studio. 30:00 — Архитектура букмекерской системы: Распределенный монолит и высокие нагрузки 40:00 — GraphQL: Когда REST начинает проигрывать 01:06:00 — Федерация и Stitching 01:21:00 — Менторство, EdTech 01:46:00 — Непопулярное мнение Гость: https://www.linkedin.com/in/grigoriy-vakhmistrov-96499913b/ Ссылки: https://www.graphql-java.com/ https://netflix.github.io/dgs/ Ссылки на подкаст: Сайт - https://javaswag.github.io/ Телеграм - https://t.me/javaswag Youtube - https://www.youtube.com/@javaswag Linkedin - https://www.linkedin.com/in/volyihin/ X - https://x.com/javaswagpodcast

Discover Firebase Data Connect with Tyler Crowe! Dive into SQL, GraphQL, AI, and live demos to supercharge your app's data. Share your thoughts below!https://codingcat.dev/podcast/firebase-sql-with-data-connect00:00 Data Connect Overview04:29 AI Features & Vertex13:13 SQL Views & Raw SQL15:45 Downloading SDKs24:37 Full Text Search30:32 Vector Search Explained38:20 GraphQL Insights47:43 Firestore vs Data Connect48:32 Conclusion

Episode 149: In this episode of Critical Thinking - Bug Bounty Podcast The DEFCON videos are up, and Justin and Joseph talk through some of their favorites.Follow us on XGot any ideas and suggestions? Feel free to send us any feedback here: info@criticalthinkingpodcast.ioShoutout to YTCracker for the awesome intro music!====== Links ======Follow your hosts Rhynorater, rez0 and gr3pme on X: ====== Ways to Support CTBBPodcast ======Hop on the CTBB Discord!We also do Discord subs at $25, $10, and $5 - premium subscribers get access to private masterclasses, exploits, tools, scripts, un-redacted bug reports, etc.You can also find some hacker swag at https://ctbb.show/merch!====== Resources ======Unicode surrogates conversionPrompt. Scan. ExploitBreaking into thousands of cloud based VPNs with 1 bugExamining Access Control Vulnerabilities in GraphQLSmart Bus Smart HackingPasskeys PwnedBypassing Intent Destination ChecksGemini Agents in Google CalendarExploitation of DOM Clobbering Vuln at ScaleTheHulkSmart Devices, Dumb ResetsMac PRT Cookie Theft====== Timestamps ======(00:00:00) Introduction(00:10:10) Prompt. Scan. Exploit(00:23:52) Breaking into thousands of cloud based VPNs with 1 bug(00:33:25) Access Control Vulns in GraphQL, Smart Bus Hacking, & Passkeys Pwned(00:44:10) Bypassing Intent Destination Checks & Invoking Gemini Agents(00:57:08) DOM Clobbering, Mac PRT Cookie Theft, & Smart Devices, Dumb Resets

Dans cet épisode, Emmanuel, Katia et Guillaume discutent de Spring 7, Quarkus, d'Infinispan et Keycloak. On discute aussi de projets sympas comme Javelit, de comment démarre une JVM, du besoin d'argent de NTP. Et puis on discute du changement de carrière d'Emmanuel. Enregistré le 14 novembre 2025 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-332.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Emmanuel quitte Red Hat après 20 ans https://emmanuelbernard.com/blog/2025/11/13/leaving-redhat/ Langages Support HTTP/3 dans le HttpClient de JDK 26 - https://inside.java/2025/10/22/http3-support/ JDK 26 introduit le support de HTTP/3 dans l'API HttpClient existante depuis Java 11 HTTP/3 utilise le protocole QUIC sur UDP au lieu de TCP utilisé par HTTP/2 Par défaut HttpClient préfère HTTP/2, il faut explicitement configurer HTTP/3 avec Version.HTTP_3 Le client effectue automatiquement un downgrade vers HTTP/2 puis HTTP/1.1 si le serveur ne supporte pas HTTP/3 On peut forcer l'utilisation exclusive de HTTP/3 avec l'option H3_DISCOVERY en mode HTTP_3_URI_ONLY HttpClient apprend qu'un serveur supporte HTTP/3 via le header alt-svc (RFC 7838) et utilise cette info pour les requêtes suivantes La première requête peut utiliser HTTP/2 même avec HTTP/3 préféré, mais la seconde utilisera HTTP/3 si le serveur l'annonce L'équipe OpenJDK encourage les tests et retours d'expérience sur les builds early access de JDK 26 Librairies Eclispe Jetty et CometD changent leurs stratégie de support https://webtide.com/end-of-life-changes-to-eclipse-jetty-and-cometd/ À partir du 1er janvier 2026, Webtide ne publiera plus Jetty 9/10/11 et CometD 5/6/7 sur Maven Central Pendant 20 ans, Webtide a financé les projets Jetty et CometD via services et support, publiant gratuitement les mises à jour EOL Le comportement des entreprises a changé : beaucoup cherchent juste du gratuit plutôt que du véritable support Des sociétés utilisent des versions de plus de 10 ans sans migrer tant que les correctifs CVE sont gratuits Cette politique gratuite a involontairement encouragé la complaisance et retardé les migrations vers versions récentes MITRE développe des changements au système CVE pour mieux gérer les concepts d'EOL Webtide lance un programme de partenariat avec TuxCare et HeroDevs pour distribuer les résolutions CVE des versions EOL Les binaires EOL seront désormais distribués uniquement aux clients commerciaux et via le réseau de partenaires Webtide continue le support standard open-source : quand Jetty 13 sortira, Jetty 12.1 recevra des mises à jour pendant 6 mois à un an Ce changement vise à clarifier la politique EOL avec une terminologie industrielle établie Améliorations cloud du SDK A2A Java https://quarkus.io/blog/quarkus-a2a-cloud-enhancements/ Version 0.3.0.Final du SDK A2A Java apporte des améliorations pour les environnements cloud et distribués Composants en mémoire remplacés par des implémentations persistantes et répliquées pour environnements multi-instances JpaDatabaseTaskStore et JpaDatabasePushNotificationConfigStore permettent la persistance des tâches et configurations en base PostgreSQL ReplicatedQueueManager assure la réplication des événements entre instances A2A Agent via Kafka et MicroProfile Reactive Messaging Exemple complet de déploiement Kubernetes avec Kind incluant PostgreSQL, Kafka via Strimzi, et load balancing entre pods Démonstration pratique montrant que les messages peuvent être traités par différents pods tout en maintenant la cohérence des tâches Architecture inspirée du SDK Python A2A, permettant la gestion de tâches asynchrones longues durée en environnement distribué Quarkus 3.29 sort avec des backends de cache multiples et support du débogueur Qute https://quarkus.io/blog/quarkus-3-29-released/ Possibilité d'utiliser plusieurs backends de cache simultanément dans une même application Chaque cache peut être associé à un backend spécifique (par exemple Caffeine et Redis ou Infinispan) Support du Debug Adapter Protocol (DAP) pour déboguer les templates Qute directement dans l'IDE et dans la version 3.28 Configuration programmatique de la protection CSRF via une API fluent Possibilité de restreindre les filtres OIDC à des flux d'authentification spécifiques avec annotations Support des dashboards Grafana personnalisés via fichiers JSON dans META-INF/grafana/ Extension Liquibase MongoDB supporte désormais plusieurs clients simultanés Amélioration significative des performances de build avec réduction des allocations mémoire Parallélisation de tâches comme la génération de proxies Hibernate ORM et la construction des Jar Et l'utilisation des fichiers .proto est plus simple dans Quarkus avbec Quarkus gRPC Zero https://quarkus.io/blog/grpc-zero/ c'est toujours galere des fichiers .proto car les generateurs demandent des executables natifs maintenant ils sont bundlés dans la JVM et vous n'avez rien a configurer cela utilise Caffeine pour faire tourner cela en WASM dans la JVM Spring AI 1.1 est presque là https://spring.io/blog/2025/11/08/spring-ai-1-1-0-RC1-available-now support des MCP tool caching pour les callback qui reduit les iooerations redondantes Access au contenu de raisonnement OpenAI Un modele de Chat MongoDB Support du modele de penser Ollama Reessaye sur les echec de reseau OpenAI speech to text Spring gRPC Les prochaines étapes pour la 1.0.0 https://spring.io/blog/2025/11/05/spring-grpc-next-steps Spring gRPC 1.0 arrive prochainement avec support de Spring Boot 4 L'intégration dans Spring Boot 4.0 est reportée, prévue pour Spring Boot 4.1 Les coordonnées Maven restent sous org.springframework.grpc pour la version 1.0 Le jar spring-grpc-test est renommé en spring-grpc-test-spring-boot-autoconfigure Les packages d'autoconfiguration changent de nom nécessitant de modifier les imports Les dépendances d'autoconfiguration seront immédiatement dépréciées après la release 1.0 Migration minimale attendue pour les projets utilisant déjà la version 0.x La version 1.0.0-RC1 sera publiée dès que possible avant la version finale Spring arrete le support reactif d'Apache Pulsar https://spring.io/blog/2025/10/29/spring-pulsar-reactive-discontinued logique d'évaluer le temps passé vs le nombre d'utilisateurs c'est cependant une tendance qu'on a vu s'accélerer Spring 7 est sorti https://spring.io/blog/2025/11/13/spring-framework-7-0-general-availability Infrastructure Infinispan 16.0 https://infinispan.org/blog/2025/11/10/infinispan-16-0 Ajout majeur : migration en ligne sans interruption pour les nœuds d'un cluster (rolling upgrades) (infinispan.org) Messages de clustering refaits avec Protocol Buffers + ProtoStream : meilleure compatibilité, schéma évolutif garanti (infinispan.org) Console Web améliorée API dédiée de gestion des schémas (SchemasAdmin) pour gérer les schémas ProtoStream à distance (infinispan.org) Module de requête (query) optimisé : support complet des agrégations (sum, avg …) dans les requêtes indexées en cluster grâce à l'intégration de Hibernate Search 8.1 (infinispan.org) Serveur : image conteneur minimalisée pour réduire la surface d'attaque (infinispan.org) démarrage plus rapide grâce à séparation du démarrage cache/serveur (infinispan.org) caches pour connecteurs (Memcached, RESP) créés à la demande (on-demand) et non à l'initiaton automatique (infinispan.org) moteur Lua 5.1 mis à jour avec corrections de vulnérabilités et opérations dangereuses désactivées (infinispan.org) Support JDK : version minimale toujours JDK 17 (infinispan.org) prise en charge des threads virtuels (virtual threads) et des fonctionnalités AOT (Ahead-of-Time) de JDK plus récentes (infinispan.org) Web Javelit, une nouvelle librairie Java inspirée de Streamlit pour faire facilement et rapidement des petites interfaces web https://glaforge.dev/posts/2025/10/24/javelit-to-create-quick-interactive-app-frontends-in-java/ Site web du projet : https://javelit.io/ Javelit : outil pour créer rapidement des applications de données (mais pas que) en Java. Simplifie le développement : élimine les tracas du frontend et de la gestion des événements. Transforme une classe Java en application web en quelques minutes. Inspiré par la simplicité de Streamlit de l'écosystème Python (ou Gradio et Mesop), mais pour Java. Développement axé sur la logique : pas de code standard répétitif (boilerplate), rechargement à chaud. Interactions faciles : les widgets retournent directement leur valeur, sans besoin de HTML/CSS/JS ou gestion d'événements. Déploiement flexible : applications autonomes ou intégrables dans des frameworks Java (Spring, Quarkus, etc.). L'article de Guillaume montre comment créer une petite interface pour créer et modifier des images avec le modèle génératif Nano Banana Un deuxième article montre comment utiliser Javelit pour créer une interface de chat avec LangChain4j https://glaforge.dev/posts/2025/10/25/creating-a-javelit-chat-interface-for-langchain4j/ Améliorer l'accessibilité avec les applis JetPack Compose https://blog.ippon.fr/2025/10/29/rendre-son-application-accessible-avec-jetpack-compose/ TalkBack est le lecteur d'écran Android qui vocalise les éléments sélectionnés pour les personnes malvoyantes Accessibility Scanner et les outils Android Studio détectent automatiquement les problèmes d'accessibilité statiques Les images fonctionnelles doivent avoir un contentDescription, les images décoratives contentDescription null Le contraste minimum requis est de 4.5:1 pour le texte normal et 3:1 pour le texte large ou les icônes Les zones cliquables doivent mesurer au minimum 48dp x 48dp pour faciliter l'interaction Les formulaires nécessitent des labels visibles permanents et non de simples placeholders qui disparaissent Modifier.semantics permet de définir l'arbre sémantique lu par les lecteurs d'écran Les propriétés mergeDescendants et traversalIndex contrôlent l'ordre et le regroupement de la lecture Diriger le navigateur Chrome avec le modèle Gemini Computer Use https://glaforge.dev/posts/2025/11/03/driving-a-web-browser-with-gemini-computer-use-model-in-java/ Objectif : Automatiser la navigation web en Java avec le modèle "Computer Use" de Gemini 2.5 Pro. Modèle "Computer Use" : Gemini analyse des captures d'écran et génère des actions d'interface (clic, saisie, etc.). Outils : Gemini API, Java, Playwright (pour l'interaction navigateur). Fonctionnement : Boucle agent où Gemini reçoit une capture, propose une action, Playwright l'exécute, puis une nouvelle capture est envoyée à Gemini. Implémentation clé : Toujours envoyer une capture d'écran à Gemini après chaque action pour qu'il comprenne l'état actuel. Défis : Lenteur, gestion des CAPTCHA et pop-ups (gérables). Potentiel : Automatisation des tâches web répétitives, création d'agents autonomes. Data et Intelligence Artificielle Apicurio ajoute le support de nouveaux schema sans reconstruire Apicurio https://www.apicur.io/blog/2025/10/27/custom-artifact-types Apicurio Registry 3.1.0 permet d'ajouter des types d'artefacts personnalisés au moment du déploiement sans recompiler le projet Supporte nativement OpenAPI, AsyncAPI, Avro, JSON Schema, Protobuf, GraphQL, WSDL et XSD Trois approches d'implémentation disponibles : classes Java pour la performance maximale, JavaScript/TypeScript pour la facilité de développement, ou webhooks pour une flexibilité totale Configuration via un simple fichier JSON pointant vers les implémentations des composants personnalisés Les scripts JavaScript sont exécutés via QuickJS dans un environnement sandboxé sécurisé Un package npm TypeScript fournit l'autocomplétion et la sécurité de type pour le développement Six composants optionnels configurables : détection automatique de type, validation, vérification de compatibilité, canonicalisation, déréférencement et recherche de références Cas d'usage typiques : formats propriétaires internes, support RAML, formats legacy comme WADL, schémas spécifiques à un domaine métier Déploiement simple via Docker en montant les fichiers de configuration et scripts comme volumes Les performances varient selon l'approche : Java offre les meilleures performances, JavaScript un bon équilibre, webhooks la flexibilité maximale Le truc interessant c'est que c'est Quarkus based et donc demandait le rebuilt donc pour eviter cela, ils ont ajouter QuickJS via Chicorey un moteur WebAssembly GPT 5.1 pour les développeurs est sorti. https://openai.com/index/gpt-5-1-for-developers/ C'est le meilleur puisque c'est le dernier :slightly_smiling_face: Raisonnement Adaptatif et Efficace : GPT-5.1 ajuste dynamiquement son temps de réflexion en fonction de la complexité de la tâche, le rendant nettement plus rapide et plus économique en jetons pour les tâches simples, tout en maintenant des performances de pointe sur les tâches difficiles. Nouveau Mode « Sans Raisonnement » : Un mode (reasoning_effort='none') a été introduit pour les cas d'utilisation sensibles à la latence, permettant une réponse plus rapide avec une intelligence élevée et une meilleure exécution des outils. Cache de Prompt Étendu : La mise en cache des invites est étendue jusqu'à 24 heures (contre quelques minutes auparavant), ce qui réduit la latence et le coût pour les interactions de longue durée (chats multi-tours, sessions de codage). Les jetons mis en cache sont 90 % moins chers. Améliorations en Codage : Le modèle offre une meilleure personnalité de codage, une qualité de code améliorée et de meilleures performances sur les tâches d'agenticité de code, atteignant 76,3 % sur SWE-bench Verified. Nouveaux Outils pour les Développeurs : Deux nouveaux outils sont introduits ( https://cookbook.openai.com/examples/build_a_coding_agent_with_gpt-5.1 ) : L'outil apply_patch pour des modifications de code plus fiables via des diffs structurés. L'outil shell qui permet au modèle de proposer et d'exécuter des commandes shell sur une machine locale, facilitant les boucles d'inspection et d'exécution. Disponibilité : GPT-5.1 (ainsi que les modèles gpt-5.1-codex) est disponible pour les développeurs sur toutes les plateformes API payantes, avec les mêmes tarifs et limites de débit que GPT-5. Comparaison de similarité d'articles et de documents avec les embedding models https://glaforge.dev/posts/2025/11/12/finding-related-articles-with-vector-embedding-models/ Principe : Convertir les articles en vecteurs numériques ; la similarité sémantique est mesurée par la proximité de ces vecteurs. Démarche : Résumé des articles via Gemini-2.5-flash. Conversion des résumés en vecteurs (embeddings) par Gemini-embedding-001. Calcul de la similarité entre vecteurs par similarité cosinus. Affichage des 3 articles les plus pertinents (>0.75) dans le frontmatter Hugo. Bilan : Approche "résumé et embedding" efficace, pragmatique et améliorant l'engagement des lecteurs. Outillage Composer : Nouveau modèle d'agent rapide pour l'ingénierie logicielle - https://cursor.com/blog/composer Composer est un modèle d'agent conçu pour l'ingénierie logicielle qui génère du code quatre fois plus rapidement que les modèles similaires Le modèle est entraîné sur de vrais défis d'ingénierie logicielle dans de grandes bases de code avec accès à des outils de recherche et d'édition Il s'agit d'un modèle de type mixture-of-experts optimisé pour des réponses interactives et rapides afin de maintenir le flux de développement L'entraînement utilise l'apprentissage par renforcement dans divers environnements de développement avec des outils comme la lecture de fichiers, l'édition, les commandes terminal et la recherche sémantique Cursor Bench est un benchmark d'évaluation basé sur de vraies demandes d'ingénieurs qui mesure la correction et le respect des abstractions du code existant Le modèle apprend automatiquement des comportements utiles comme effectuer des recherches complexes, corriger les erreurs de linter et écrire des tests unitaires L'infrastructure d'entraînement utilise PyTorch et Ray avec des kernels MXFP8 pour entraîner sur des milliers de GPUs NVIDIA Le système exécute des centaines de milliers d'environnements de codage sandboxés concurrents dans le cloud pour l'entraînement Composer est déjà utilisé quotidiennement par les développeurs de Cursor pour leur propre travail Le modèle se positionne juste derrière GPT-5 et Sonnet 4.5 en termes de performance sur les benchmarks internes Rex sur l'utilisation de l'IA pour les développeurs, un gain de productivité réel et des contextes adaptés https://mcorbin.fr/posts/2025-10-17-genai-dev/ Un développeur avec 18 ans d'expérience partage son retour sur l'IA générative après avoir changé d'avis Utilise exclusivement Claude Code dans le terminal pour coder en langage naturel Le "vibe coding" permet de générer des scripts et interfaces sans regarder le code généré Génération rapide de scripts Python pour traiter des CSV, JSON ou créer des interfaces HTML Le mode chirurgien résout des bugs complexes en one-shot, exemple avec un plugin Grafana fixé en une minute Pour le code de production, l'IA génère les couches repository, service et API de manière itérative, mais le dev controle le modele de données Le développeur relit toujours le code et ajuste manuellement ou via l'IA selon le besoin L'IA ne remplacera pas les développeurs car la réflexion, conception et expertise technique restent essentielles La construction de produits robustes, scalables et maintenables nécessite une expérience humaine L'IA libère du temps sur les tâches répétitives et permet de se concentrer sur les aspects complexes ce que je trouve interessant c'est la partie sur le code de prod effectivement, je corrige aussi beaucoup les propositions de l'IA en lui demandant de faire mieux dans tel ou tel domaine Sans guide, tout cela serait perdu Affaire a suivre un article en parallele sur le métier de designer https://blog.ippon.fr/2025/11/03/lia-ne-remplace-pas-un-designer-elle-amplifie-la-difference-entre-faire-et-bien-faire/ Plus besoin de se rappeler les racourcis dans IntelliJ idea avec l'universal entry point https://blog.jetbrains.com/idea/2025/11/universal-entry-point-a-single-entry-point-for-context-aware-coding-assistance/ IntelliJ IDEA introduit Command Completion, une nouvelle façon d'accéder aux actions de l'IDE directement depuis l'éditeur Fonctionne comme la complétion de code : tapez point (.) pour voir les actions contextuelles disponibles Tapez double point (..) pour filtrer et n'afficher que les actions disponibles Propose des corrections, refactorings, génération de code et navigation selon le contexte Complète les fonctionnalités existantes sans les remplacer : raccourcis, Alt+Enter, Search Everywhere Facilite la découverte des fonctionnalités de l'IDE sans interrompre le flux de développement En Beta dans la version 2025.2, sera activé par défaut dans 2025.3 Support actuel pour Java et Kotlin, avec actions spécifiques aux frameworks comme Spring et Hibernate Homebrew, package manage pour macOS et Linux passe en version 5 https://brew.sh/2025/11/12/homebrew-5.0.0/ Téléchargements Parallèles par Défaut : Le paramètre HOMEBREW_DOWNLOAD_CONCURRENCY=auto est activé par défaut, permettant des téléchargements concurrents pour tous les utilisateurs, avec un rapport de progression. Support Linux ARM64/AArch64 en Tier 1 : Le support pour Linux ARM64/AArch64 a été promu au niveau "Tier 1" (support officiel de premier plan). Feuille de Route pour les Dépréciations macOS : Septembre 2026 (ou plus tard) : Homebrew ne fonctionnera plus sur macOS Catalina (10.15) et versions antérieures. macOS Intel (x86_64) passera en "Tier 3" (fin du support CI et des binaires précompilés/bottles). Septembre 2027 (ou plus tard) : Homebrew ne fonctionnera plus sur macOS Big Sur (11) sur Apple Silicon ni du tout sur Intel (x86_64). Sécurité et Casks : Dépréciation des Casks sans signature de code. Désactivation des Casks échouant aux vérifications Gatekeeper en septembre 2026. Les options --no-quarantine et --quarantine sont dépréciés pour ne plus faciliter le contournement des fonctionnalités de sécurité de macOS. Nouvelles Fonctionnalités & Améliorations : Support officiel pour macOS 26 (Tahoe). brew bundle supporte désormais l'installation de packages Go via un Brewfile. Ajout de la commande brew info --sizes pour afficher la taille des formulae et casks. La commande brew search --alpine permet de chercher des packages Alpine Linux. Architecture Selon l'analyste RedMonk, Java reste très pertinent dans l'aire de l'IA et des agents https://redmonk.com/jgovernor/java-relevance-in-the-ai-era-agent-frameworks-emerge/ Java reste pertinent à l'ère de l'IA, pas besoin d'apprendre une pile technique entièrement nouvelle. Capacité d'adaptation de Java ("anticorps") aux innovations (Big Data, cloud, IA), le rendant idéal pour les contextes d'entreprise. L'écosystème JVM offre des avantages sur Python pour la logique métier et les applications sophistiquées, notamment en termes de sécurité et d'évolutivité. Embabel (par Rod Johnson, créateur de Spring) : un framework d'agents fortement typé pour JVM, visant le déterminisme des projets avant la génération de code par LLM. LangChain4J : facilite l'accès aux capacités d'IA pour les développeurs Java, s'aligne sur les modèles d'entreprise établis et permet aux LLM d'appeler des méthodes Java. Koog (Jetbrains) : framework d'agents basé sur Kotlin, typé et spécifique aux développeurs JVM/Kotlin. Akka : a pivoté pour se concentrer sur les flux de travail d'agents IA, abordant la complexité, la confiance et les coûts des agents dans les systèmes distribués. Le Model Context Protocol (MCP) est jugé insuffisant, manquant d'explicabilité, de découvrabilité, de capacité à mélanger les modèles, de garde-fous, de gestion de flux, de composabilité et d'intégration sécurisée. Les développeurs Java sont bien placés pour construire des applications compatibles IA et intégrer des agents. Des acteurs majeurs comme IBM, Red Hat et Oracle continuent d'investir massivement dans Java et son intégration avec l'IA. Sécurité AI Deepfake, Hiring … A danger réel https://www.eu-startups.com/2025/10/european-startups-get-serious-about-deepfakes-as-ai-fraud-losses-surpass-e1-3-billion/ Pertes liées aux deepfakes en Europe : > 1,3 milliard € (860 M € rien qu'en 2025). Création de deepfakes désormais possible pour quelques euros. Fraudes : faux entretiens vidéo, usurpations d'identité, arnaques diverses. Startups actives : Acoru, IdentifAI, Trustfull, Innerworks, Keyless (détection et prévention). Réglementation : AI Act et Digital Services Act imposent transparence et contrôle. Recommandations : vérifier identités, former employés, adopter authentification multi-facteurs. En lien : https://www.techmonitor.ai/technology/cybersecurity/remote-hiring-cybersecurity 1 Candidat sur 4 sera Fake en 2028 selon Gartner research https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-07-31-gartner-survey-shows-j[…]-percent-of-job-applicants-trust-ai-will-fairly-evaluate-them Loi, société et organisation Amazon - prévoit supprimer 30.000 postes https://www.20minutes.fr/economie/4181936-20251028-amazon-prevoit-supprimer-30-000-emplois-bureau-selon-plusieurs-medias Postes supprimés : 30 000 bureaux Part des effectifs : ~10 % des employés corporatifs Tranche confirmée : 14 000 postes Divisions touchées : RH, Opérations, Devices & Services, Cloud Motifs : sur-recrutement, bureaucratie, automatisation/IA Accompagnement : 90 jours pour poste interne + aides Non concernés : entrepôts/logistique Objectif : concentrer sur priorités stratégiques NTP a besoin d'argent https://www.ntp.org/ Il n'est que le protocole qui synchronise toutes les machines du monde La fondation https://www.nwtime.org/ recherche 11000$ pour maintenir son activité Rubrique débutant Une plongée approfondie dans le démarrage de la JVM https://inside.java/2025/01/28/jvm-start-up La JVM effectue une initialisation complexe avant d'exécuter le code : validation des arguments, détection des ressources système et sélection du garbage collector approprié Le chargement de classes suit une stratégie lazy où chaque classe charge d'abord ses dépendances dans l'ordre de déclaration, créant une chaîne d'environ 450 classes même pour un simple Hello World La liaison de classes comprend trois sous-processus : vérification de la structure, préparation avec initialisation des champs statiques à leurs valeurs par défaut, et résolution des références symboliques du Constant Pool Le CDS améliore les performances au démarrage en fournissant des classes pré-vérifiées, réduisant le travail de la JVM L'initialisation de classe exécute les initialiseurs statiques via la méthode spéciale clinit générée automatiquement par javac Le Project Leyden introduit la compilation AOT dans JDK 24 pour réduire le temps de démarrage en effectuant le chargement et la liaison de classes en avance de phase Pas si débutant finalement Conférences La liste des conférences provenant de Developers Conferences Agenda/List par Aurélie Vache et contributeurs : 12-14 novembre 2025 : Devoxx Morocco - Marrakech (Morocco) 15-16 novembre 2025 : Capitole du Libre - Toulouse (France) 19 novembre 2025 : SREday Paris 2025 Q4 - Paris (France) 19-21 novembre 2025 : Agile Grenoble - Grenoble (France) 20 novembre 2025 : OVHcloud Summit - Paris (France) 21 novembre 2025 : DevFest Paris 2025 - Paris (France) 24 novembre 2025 : Forward Data & AI Conference - Paris (France) 27 novembre 2025 : DevFest Strasbourg 2025 - Strasbourg (France) 28 novembre 2025 : DevFest Lyon - Lyon (France) 1-2 décembre 2025 : Tech Rocks Summit 2025 - Paris (France) 4-5 décembre 2025 : Agile Tour Rennes - Rennes (France) 5 décembre 2025 : DevFest Dijon 2025 - Dijon (France) 9-11 décembre 2025 : APIdays Paris - Paris (France) 9-11 décembre 2025 : Green IO Paris - Paris (France) 10-11 décembre 2025 : Devops REX - Paris (France) 10-11 décembre 2025 : Open Source Experience - Paris (France) 11 décembre 2025 : Normandie.ai 2025 - Rouen (France) 14-17 janvier 2026 : SnowCamp 2026 - Grenoble (France) 22 janvier 2026 : DevCon #26 : sécurité / post-quantique / hacking - Paris (France) 29-31 janvier 2026 : Epitech Summit 2026 - Paris - Paris (France) 2-5 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Moulins - Moulins (France) 2-6 février 2026 : Web Days Convention - Aix-en-Provence (France) 3 février 2026 : Cloud Native Days France 2026 - Paris (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Lille - Lille (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Mulhouse - Mulhouse (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Nancy - Nancy (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Nantes - Nantes (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Marseille - Marseille (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Rennes - Rennes (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Montpellier - Montpellier (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Strasbourg - Strasbourg (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Toulouse - Toulouse (France) 4-5 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Bordeaux - Bordeaux (France) 4-5 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Lyon - Lyon (France) 4-6 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Nice - Nice (France) 12-13 février 2026 : Touraine Tech #26 - Tours (France) 26-27 mars 2026 : SymfonyLive Paris 2026 - Paris (France) 27-29 mars 2026 : Shift - Nantes (France) 31 mars 2026 : ParisTestConf - Paris (France) 16-17 avril 2026 : MiXiT 2026 - Lyon (France) 22-24 avril 2026 : Devoxx France 2026 - Paris (France) 23-25 avril 2026 : Devoxx Greece - Athens (Greece) 6-7 mai 2026 : Devoxx UK 2026 - London (UK) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lille - Lille (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Paris - Paris (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Bordeaux - Bordeaux (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lyon - Lyon (France) 17 juin 2026 : Devoxx Poland - Krakow (Poland) 11-12 juillet 2026 : DevLille 2026 - Lille (France) 4 septembre 2026 : JUG Summer Camp 2026 - La Rochelle (France) 17-18 septembre 2026 : API Platform Conference 2026 - Lille (France) 5-9 octobre 2026 : Devoxx Belgium - Antwerp (Belgium) Nous contacter Pour réagir à cet épisode, venez discuter sur le groupe Google https://groups.google.com/group/lescastcodeurs Contactez-nous via X/twitter https://twitter.com/lescastcodeurs ou Bluesky https://bsky.app/profile/lescastcodeurs.com Faire un crowdcast ou une crowdquestion Soutenez Les Cast Codeurs sur Patreon https://www.patreon.com/LesCastCodeurs Tous les épisodes et toutes les infos sur https://lescastcodeurs.com/

In this episode, we discuss MuleSoft and Camel similarities and take a brief tangent on the prevalence of XML as a data format, vibe-coding, SaaS fatigue, subscription overload, and Illuminated Cloud's support for GraphQL.

Strategic Technology Consultation Services This episode of The Modern .NET Show is supported, in part, by RJJ Software's Strategic Technology Consultation Services. If you're an SME (Small to Medium Enterprise) leader wondering why your technology investments aren't delivering, or you're facing critical decisions about AI, modernization, or team productivity, let's talk. Show Notes "Simple is always the better choice, but easy is not always the best. So sometimes you'll go to graph, it's a little bit harder for us to write the code for around it, but the bandwidth consumption is considerably smaller. the compute consumption and the ability for it to run on a mobile device is considerably easier."— Jerry Nixon Hey everyone, and welcome back to The Modern .NET Show; the premier .NET podcast, focusing entirely on the knowledge, tools, and frameworks that all .NET developers should have in their toolbox. I'm your host Jamie Taylor, bringing you conversations with the brightest minds in the .NET ecosystem. Today, we're joined by Jerry Nixon. Jerry is a Principal Product Manager at Microsoft, focussing on the tooling and Developer Experience around Azure SQL Server. Jerry shares his advice for architecting web-based APIs, RESTful design, and using what fits within your team, and of course we talk about Data API Builder. "When you think about what an architect really is and their responsibility, the decisions, architectural decisions are the decisions that are the most expensive to change. That's kind of like who should be making this decision? Well, how expensive is it to change? It's very expensive."— Jerry Nixon We also talk about the importance of interpersonal skills in modern software engineering (whether you're working in open source or not), psychological safety, and the importance of self-reflection in our day-to-day work. Before we jump in, a quick reminder: if The Modern .NET Show has become part of your learning journey, please consider supporting us through Patreon or Buy Me A Coffee. Every contribution helps us continue bringing you these in-depth conversations with industry experts. You'll find all the links in the show notes. Anyway, without further ado, let's sit back, open up a terminal, type in `dotnet new podcast` and we'll dive into the core of Modern .NET. Full Show Notes The full show notes, including links to some of the things we discussed and a full transcription of this episode, can be found at: https://dotnetcore.show/season-8/designing-apis-like-a-pro-lessons-from-jerry-nixon-on-data-api-builder-and-beyond/ Useful Links: SQLBits The original definition of REST Data API Builder documentation Data API Builder on GitHub on MS Learn samples docker Registry SQL Dev Path FusionCache Jerry on X (formerly known as Twitter) Podcast editing services provided by Matthew Bliss Music created by Mono Memory Music, licensed to RJJ Software for use in The Modern .NET Show Supporting the show: Leave a rating or review Buy the show a coffee Become a patron Getting in Touch: Via the contact page Joining the Discord Remember to rate and review the show on Apple Podcasts, Podchaser, or wherever you find your podcasts, this will help the show's audience grow. Or you can just share the show with a friend. And don't forget to reach out via our Contact page. We're very interested in your opinion of the show, so please get in touch. You can support the show by making a monthly donation on the show's Patreon page at: https://www.patreon.com/TheDotNetCorePodcast. Music created by Mono Memory Music, licensed to RJJ Software for use in The Modern .NET Show. Editing and post-production services for this episode were provided by MB Podcast Services.

A challenge in modern frontend application design is efficiently fetching and managing GraphQL data while keeping UI components responsive and maintainable. Developers often face issues like over-fetching, under-fetching, and handling complex query dependencies, which can lead to performance bottlenecks and increased development effort. Relay is a JavaScript framework developed by Meta for managing GraphQL data The post Rethinking GraphQL Frontends with Robert Balicki appeared first on Software Engineering Daily.

A challenge in modern frontend application design is efficiently fetching and managing GraphQL data while keeping UI components responsive and maintainable. Developers often face issues like over-fetching, under-fetching, and handling complex query dependencies, which can lead to performance bottlenecks and increased development effort. Relay is a JavaScript framework developed by Meta for managing GraphQL data in React applications. It’s designed to optimize data fetching by colocating queries with components, ensuring that each part of the UI declares its own data dependencies. Robert Balicki was on the Relay team at Meta and is now a Staff Software Engineer at Pinterest. He is currently developing Isograph, which provides a declarative and type-safe approach to data fetching. Robert joins the show to talk about challenges and solutions for managing data in frontend applications. Gregor Vand is a security-focused technologist, having previously been a CTO across cybersecurity, cyber insurance and general software engineering companies. He is based in Singapore and can be found via his profile at vand.hk or on LinkedIn. Please click here to see the transcript of this episode. Sponsorship inquiries: sponsor@softwareengineeringdaily.com The post Rethinking GraphQL Frontends with Robert Balicki appeared first on Software Engineering Daily.

A challenge in modern frontend application design is efficiently fetching and managing GraphQL data while keeping UI components responsive and maintainable. Developers often face issues like over-fetching, under-fetching, and handling complex query dependencies, which can lead to performance bottlenecks and increased development effort. Relay is a JavaScript framework developed by Meta for managing GraphQL data in React applications. It’s designed to optimize data fetching by colocating queries with components, ensuring that each part of the UI declares its own data dependencies. Robert Balicki was on the Relay team at Meta and is now a Staff Software Engineer at Pinterest. He is currently developing Isograph, which provides a declarative and type-safe approach to data fetching. Robert joins the show to talk about challenges and solutions for managing data in frontend applications. Gregor Vand is a security-focused technologist, having previously been a CTO across cybersecurity, cyber insurance and general software engineering companies. He is based in Singapore and can be found via his profile at vand.hk or on LinkedIn. Please click here to see the transcript of this episode. Sponsorship inquiries: sponsor@softwareengineeringdaily.com The post Rethinking GraphQL Frontends with Robert Balicki appeared first on Software Engineering Daily.

A challenge in modern frontend application design is efficiently fetching and managing GraphQL data while keeping UI components responsive and maintainable. Developers often face issues like over-fetching, under-fetching, and handling complex query dependencies, which can lead to performance bottlenecks and increased development effort. Relay is a JavaScript framework developed by Meta for managing GraphQL data in React applications. It’s designed to optimize data fetching by colocating queries with components, ensuring that each part of the UI declares its own data dependencies. Robert Balicki was on the Relay team at Meta and is now a Staff Software Engineer at Pinterest. He is currently developing Isograph, which provides a declarative and type-safe approach to data fetching. Robert joins the show to talk about challenges and solutions for managing data in frontend applications. Gregor Vand is a security-focused technologist, having previously been a CTO across cybersecurity, cyber insurance and general software engineering companies. He is based in Singapore and can be found via his profile at vand.hk or on LinkedIn. Please click here to see the transcript of this episode. Sponsorship inquiries: sponsor@softwareengineeringdaily.com The post Rethinking GraphQL Frontends with Robert Balicki appeared first on Software Engineering Daily.

A challenge in modern frontend application design is efficiently fetching and managing GraphQL data while keeping UI components responsive and maintainable. Developers often face issues like over-fetching, under-fetching, and handling complex query dependencies, which can lead to performance bottlenecks and increased development effort. Relay is a JavaScript framework developed by Meta for managing GraphQL data The post Rethinking GraphQL Frontends with Robert Balicki appeared first on Software Engineering Daily.

Thank you to the folks at Sustain (https://sustainoss.org/) for providing the hosting account for CHAOSSCast! CHAOSScast – Episode 119 In this episode of CHAOSScast, we have a special episode from our friends at Sustain. Host Richard Littauer from Sustain is joined by guests Ben Nickolls and Andrew Nesbitt to discuss the ecosyste.ms project. They explore how ecosyste.ms collects and analyzes metadata from various open-source projects to create a comprehensive database that can help improve funding allocation. The discussion covers the importance of funding the most critical open-source projects, the existing gaps in funding, and the partnership between ecosyste.ms and Open Source Collective to create funding algorithms that support entire ecosystems. They also talk about the challenges of maintaining data, reaching out to project maintainers, and the broader implications for the open-source community. Hit the download button now! [00:03:16] Andrew and Ben explain ecosyste.ms, what it does, and how it compares to Libraries.io. [00:06:17] Ecosyste.ms tracks metadata, not the packages themselves, and enriches data via dependency graphs, committers, issues, SBOMs, and more. [00:08:12] Andrew talks about finding 1,890 Git hosts and how many critical projects live outside GitHub. [00:09:55] There's a conversation on metadata uses and SBOM parsing. [00:14:07] Richard inquires about the ecosystem.ms funds on their website which Andrew explains it's a collaboration between Open Collective and ecosyste.ms. that algorithmically distributes funds to the most used, not most popular packages. [00:17:03] Ben shares how this is different from previous projects and brings up a past project, “Back Your Stack” and explains how ecosyste.ms is doing two things differently. [00:20:17] Ben explains how it supports payouts to other platforms and encourages maintainers to adopt funding YAML files for automation. Andrew touches on efficient outreach, payout management, and API usage (GraphQL). [00:26:54] Ben elaborates on how companies can fund ecosyste.ms (like Django) instead of curating their own lists and being inspired by Sentry's work with the Open Source Pledge. [00:30:50] Andrew speaks about scaling and developer engagement and emphasizes their focus is on high-impact sustainability. [00:34:06] Richard asks, “Why does it matter?” Ben explains that most current funding goes to popular, not most used projects and ecosyste.ms aims to fix the gap with data backed funding, and he suggests use of open standards like 360Giving and Open Contracting Data. [00:37:04] Andrew shares his thoughts on funding the right projects by improving 1% of OSS, you uplift the quality of millions of dependent projects with healthier infrastructure, faster security updates, and more resilient software. [00:39:53] Find out where you can follow ecosyste.ms and the blog on the web. Quotes: [00:12:36] “I call them interesting forks. If a fork is referenced by a package, it'll get indexed.” [00:23:25] We've built a service that now moves like $25 million a year between OSS maintainers on OSC.” [00:34:41] “We don't have enough information to make collective decisions about which projects, communities, maintainers, should receive more funding.” [00:35:41] “The NSF POSE Program has distributed hundreds of millions of dollars of funding to open source communities alone.” [00:37:05] “If you have ten, twenty thousand really critical open source projects, that actually isn't unachievable to make those projects sustainable.” Spotlight: [00:40:53] Ben's spotlight is Jellyfin. [00:41:38]** **Andrew's spotlight is zizmor. [00:43:39] Richard's spotlight is The LaTeX Project. Panelist: Richard Littauer Guests: Ben Nickolls Andrew Nesbitt Links: CHAOSS (https://chaoss.community/) CHAOSS Project Twitter (https://twitter.com/chaossproj?lang=en) CHAOSScast Podcast (https://podcast.chaoss.community/) podcast@chaoss.community (mailto:podcast@chaoss.community) Alice Sowerby LinkedIn (https://www.linkedin.com/in/alice-sowerby-ba692a13/?originalSubdomain=uk) SustainOSS (https://sustainoss.org/) podcast@sustainoss.org (mailto:podcast@sustainoss.org) richard@sustainoss.org (mailto:richard@sustainoss.org) SustainOSS Discourse (https://discourse.sustainoss.org/) SustainOSS Mastodon (https://mastodon.social/tags/sustainoss) SustainOSS Bluesky (https://bsky.app/profile/sustainoss.bsky.social) SustainOSS LinkedIn (https://www.linkedin.com/company/sustainoss/) Open Collective-SustainOSS (Contribute) (https://opencollective.com/sustainoss) Richard Littauer Socials (https://www.burntfen.com/2023-05-30/socials) Ben Nickolls LinkedIn (https://www.linkedin.com/in/benjamuk/) Andrew Nesbitt Website (https://nesbitt.io/) Andrew Nesbitt Mastodon (https://mastodon.social/@andrewnez) Octobox (https://github.com/octobox) ecosyste.ms (https://ecosyste.ms/) ecosyste.ms Blog (https://blog.ecosyste.ms/) Open Source Collective (https://oscollective.org/) Open Source Collective Updates (https://opencollective.com/opensource/updates) Open Source Collective Contributions (https://opencollective.com/opensource) Open Source Collective Contributors (https://opencollective.com/open-source) Open Collective (https://opencollective.com/) 24 Pull Requests (https://24pullrequests.com/) Libraries.io (https://libraries.io/) The penumbra of open source (EPJ Data Science) (https://epjdatascience.springeropen.com/articles/10.1140/epjds/s13688-022-00345-7) FOSDEM '25- Open source funding: you're doing it wrong (Andrew and Ben) (https://fosdem.org/2025/schedule/event/fosdem-2025-5576-open-source-funding-you-re-doing-it-wrong/) Vue.js (https://vuejs.org/) thanks.dev (https://thanks.dev/home) StackAid (https://www.stackaid.us/) Back Your Stack (https://backyourstack.com/) NSF POSE (https://www.nsf.gov/funding/initiatives/pathways-enable-open-source-ecosystems) Django (https://www.djangoproject.com/) GitHub Sponsors (https://github.com/sponsors) Sustain Podcast-Episode 80: Emma Irwin and the Foss Fund Program (https://podcast.sustainoss.org/80) Sustain Podcast- 3 Episodes featuring Chad Whitacre (https://podcast.sustainoss.org/guests/chad-whitacre) Sustain Podcast- Episode 218: Karthik Ram & James Howison on Research Software Visibility Infrastructure Priorities (https://podcast.sustainoss.org/218) Sustain Podcast-Episode 247: Chad Whitacre on the Open Source Pledge (https://podcast.sustainoss.org/247) Invest in Open Infrastructure (https://investinopen.org/) 360Giving (https://www.360giving.org/) Open Contracting Data Standard (https://standard.open-contracting.org/latest/en/) Jellyfin (https://opencollective.com/jellyfin) zizmor (https://github.com/zizmorcore/zizmor) The LaTeX Project (https://www.latex-project.org/) Special Guests: Andrew Nesbitt, Benjamin Nickolls, and Richard Littauer.

Jens Neuse grew up in Germany, originally planning to be a carpenter. In his 2nd year as an apprentice, he was in a motorcycle wreck that thrust him into a process of surgery and healing. Eventually, he decided he wouldn't be doing carpentry, and got into sysadmin work. Once he got bored with this, he moved into startups, learned how to code, and starting digging into programming, API's and eventually - GraphQL federation. Outside of tech, he is married with 3 young kids. He loves to sit ski on the mountain - which is the coolest carbon fiber chair on a ski, where you steer with your knees and hips.After chasing building a better Apollo, Jens and his team ran into a point where their prior product and company was doomed to go under. When they accepted this fact, they started to think about what people actually wanted - and started to dig into the federation of GraphQL.This is the creation story of Wundergraph.SponsorsFull ScalePaddle.comSema SoftwarePropelAuthPostmanMeilisearchLinkshttps://wundergraph.com/https://www.linkedin.com/in/jens-neuse-706673195Support this podcast at — https://redcircle.com/code-story-insights-from-startup-tech-leaders/donationsAdvertising Inquiries: https://redcircle.com/brandsPrivacy & Opt-Out: https://redcircle.com/privacy

Today, the Elixir Wizards wrap up Season 14 “Enter the Elixirverse.” Dan, Charles, and Sundi look back at some common themes: Elixir plays well with others, bridges easily to access languages and tools, and remains a powerful technology for data flow, concurrency, and developer experience. We revisit the popular topics of the year, from types and tooling to AI orchestration and reproducible dev environments, and share what we're excited to explore next.   We also invite your questions and takeaways to help shape future seasons and conference conversations. Season 14 doubles as a handy primer for anyone curious about how Elixir integrates across the stack.   Key topics discussed in this episode:   * Lessons from a season of interoperability * Set-theoretic types and what new compiler warnings unlock * AI in practice: LLM orchestration, fallbacks, and real-world use * SDUI and GraphQL patterns for shipping UI across web/iOS/Android * Dataframes in Elixir with Explorer for analytics workflows * Python interoperability (ErlPort, PythonX) and when to reach for it * Reproducible dev environments with Nix and friends * Performance paths: Rustler and Zig for native extensions * Bluetooth & Nerves: Blue Heron and hardware integrations * DevEx upgrades: LiveView, build pipelines, and standard project setup * Observability and ops: Prometheus/Grafana and sensible deployments * Community feedback, conferences, and what's on deck for next season   Links mentioned in this episode: Cars.com S14E06 SDUI at Scale with Elixir https://youtu.be/nloRcgngTk?si=g4Zd4N1s56Ronrtw https://hexdocs.pm/phoenixliveview/Phoenix.LiveView.html https://wordpress.com/ https://elixir-lang.org/ S14E01 Zigler: Zig NIFs for Elixir https://youtu.be/hSAvWxh26TU?si=d55tVuZbNw0KCfT https://ziglang.org/ https://hexdocs.pm/zigler/Zig.html https://github.com/blue-heron/blueheron https://github.com/elixir-explorer/explorer S14E08 Nix for Elixir Apps https://youtu.be/yymUcgy4OAk?si=BRgTlc2VK5bsIhIf https://nixos.org/ https://nix.dev/ S14E07 Set Theoretic Types in Elixir https://youtu.be/qMmEnXcHxL4?si=Ux2lebiwEp3mc0e S14E10 Python in Elixir Apps https://youtu.be/SpVLrrWkRqE?si=ld3oQVXVlWHpo7eV https://www.python.org/ https://hexdocs.pm/pythonx/ https://github.com/Pyrlang/Pyrlang https://github.com/erlport/erlport S14E03 LangChain: LLM Integration for Elixir https://youtu.be/OwFaljL3Ptc?si=A0sDs2dzJ0UoE2PY https://github.com/brainlid/langchain S14E04 Nx & Machine Learning in Elixir https://youtu.be/Ju64kAMLlkw?si=zdVnkBTTLHvIZNBm S14E05 Rustler: Bridging Elixir and Rust https://youtu.be/2RBw7B9OfwE?si=aRVYOyxxW8fTmoRA https://github.com/rusterlium/rustler Season 3: Working with Elixir https://youtube.com/playlist?list=PLTDLmInI9YaDbhMRpGuYpboVNbp1Fl9PD&si=hbe7qt4gRUfrMtpj S14E11 Vibe Coding the LoopedIn Crochet App https://youtu.be/DX0SjmPE92g?si=zCBPjS1huRDIeVeP Season 5: Adopting Elixir  YouTubeLaunchisode and Outlaws Takeover with Chris Keathley, Amos King, and Anna Neyzberg S13E01 Igniter: Elixir Code Generation https://youtu.be/WM9iQlQSF_g?si=e0CAiML2qC2SxmdL Season 8: Elixir in a Polyglot Environment https://youtube.com/playlist?list=PLTDLmInI9YaAPlvMd-RDp6LWFjI67wOGN&si=YCI7WLA8qozD57iw !! We Want to Hear Your Thoughts *!!* Have questions, comments, or topics you'd like us to discuss on the podcast? Share your thoughts with us here: https://forms.gle/Vm7mcYRFDgsqqpDC9

For episode 590 of the BlockHash Podcast, host Brandon Zemp is joined by Jeff Handler, CCO of OpenTrade, an institutional-grade platform delivering real-world asset-backed yield on USDC, USDT, and EURC. ⏳ Timestamps: (0:00) Introduction(1:08) Who is Jeff Handler?(4:12) Importance of Yield-based Stablecoins(7:10) Typical clients(11:03) Stablecoin Yield use-cases in Colombia(15:22) Impact of the Genius Act(17:47) Future of RWAs in Finance(21:54) Onboarding for Clients(24:18) APIs & GraphQL(24:37) OpenTrade Roadmap(26:28) Events & Conferences(27:12) OpenTrade website & socials

### About the episode:Join Nataraj as he interviews Matt DeBergalis, CEO of Apollo GraphQL, about the evolution of GraphQL from an open-source project to a product company. Matt shares insights on building and scaling APIs, the challenges of transitioning open-source tech into a viable business, and how AI is reshaping API development. Discover how Apollo is helping companies of all sizes leverage GraphQL to build agentic experiences and modernize their API strategies.### What you'll learn- Understand the journey of GraphQL from open source to a product-driven company.- Explore the challenges of adopting and scaling GraphQL in enterprise environments.- Discover how GraphQL simplifies complex data combinations with its declarative language.- Learn how Apollo GraphQL helps companies accelerate the development of robust APIs.- Examine the role of GraphQL in building modern agentic experiences powered by AI.- Understand how to balance short-term shipping pressures with long-term architectural considerations.- Identify when GraphQL makes sense for a company based on its API size and consumption needs.- Discover how AI is driving increased API consumption and transforming user interfaces.### About the Guest and Host:Guest Name: Matt DeBergalis is the Co-founder and CEO of Apollo GraphQL, previously CTO and Co-founder at Meteor Development Group.Connect with Guest:→ LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/debergalis/→ Website: https://www.apollographql.com/Nataraj: Host of the Startup Project podcast, Senior PM at Azure & Investor.→ LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/natarajsindam/→ Twitter: https://x.com/natarajsindam→ Substack: ⁠https://startupproject.substack.com/⁠→ Website: ⁠⁠⁠https://thestartupproject.io⁠⁠⁠### In this episode, we cover(00:01) Introduction to Matt DeBergalis and Apollo GraphQL(00:37) Matt's journey and the origins of Apollo GraphQL(03:24) The transition from open source to a company(05:02) GraphQL as a client-focused API technology(07:22) Meta's approach to open source technologies(10:11) Challenges of converting open source to a business(13:11) Balancing shipping speed with architectural considerations(15:52) The risk of adopting the wrong technology(19:13) The evolution of full-stack development(23:57) When does adopting GraphQL make sense?(26:45) Apollo's customer scale and focus(31:48) Acquiring customers and marketing to developers(33:52) Matt's transition from CTO to CEO(37:02) Apollo's sales motion and target audience(40:24) Matt's thoughts on AI and its impact(47:12) How AI is changing business metricsDon't forget to subscribe and leave us a review/comment on YouTube Apple Spotify or wherever you listen to podcasts.#GraphQL #ApolloGraphQL #API #OpenSource #Enterprise #AI #AgenticAI #APIDevelopment #Startup #Technology #SoftwareDevelopment #GraphQLAdoption #Kubernetes #React #FullStack #DataAnalytics #Innovation #DigitalTransformation #TechStrategy #Podcast

In this episode of the TestGuild DevOps Toolchain Podcast, Joe Colantonio sits down with Matt DeBergalis, CEO of Apollo GraphQL, to explore how GraphQL is transforming the way teams build, ship, and scale applications. Matt shares his journey from open-source pioneer to leading one of the most widely adopted GraphQL platforms in the world—and why GraphQL is more relevant than ever in the age of AI, microservices, and agent-based applications. You'll discover: How GraphQL eliminates over-fetching, reduces technical debt, and accelerates feature delivery Why it's a natural fit for AI agents and future-ready architectures How it improves testing, observability, and security without forcing a backend rewrite Lessons from large-scale GraphQL implementations that every DevOps, QA, and platform engineering team should know Whether you're a developer, tester, or engineering leader, this conversation will give you practical insights to help you build faster, smarter, and with confidence. Try out SmartBear's Bugsnag for free, today. No credit card required: https://testguild.me/bugsnagfree

For episode 583 of the BlockHash Podcast, host Brandon Zemp is joined by Stefan Avram, Co-founder and CCO of WunderGraph, the world’s most widely adopted open-source GraphQL Federation solution. ⏳ Timestamps: (0:00) Introduction(0:55) Who is Stefan Avram?(2:59) Tinder for Founders(3:26) What is Wundergraph?(5:20) GraphQL(5:52) Use-cases(7:44) Typical Customer(10:33) Expansion plan for Wundergraph(11:56) Tips & Advice to Founders(16:02) Wundergraph Roadmap(20:49) Wundergraph website, socials & community

The rise of AI agents is more than a tooling upgrade - it's a fundamental rewiring of the entire developer experience, with your APIs at the very center. We're joined by Matt DeBergalis, co-founder and then-CTO-now-CEO (congrats Matt!) of Apollo GraphQL, to explore this massive transformation. He introduces the emerging concept of "agent experience," explaining why systems built for human developers are not ready for the unprecedented scale of AI calling APIs.Matt argues that as the old rules of software development get re-evaluated, engineering leaders must rethink their entire stack. He presents a powerful analogy: a structured data layer like a graph is the perfect "left brain" for the "right brain" creativity of LLMs. This provides the semantic precision and guardrails needed for AI to act reliably, enabling a future where user experiences are personalized "to 11" and APIs become the core business asset. This conversation is a crucial guide for leaders on how to prepare by prioritizing higher-level system design, and why clear communication and architecture are becoming far more critical than handwriting code.Check out:The DevEx guide to AI-driven software developmentDownload: The 6 trends shaping the future of AI-driven development Follow the hosts:Follow BenFollow AndrewFollow today's guest(s):Explore Apollo GraphQL's graph infrastructure and MCP tooling: ApolloDevConnect with Matt on LinkedInConnect with Andrew Boyagi on LinkedInReferenced in today's show:Anthropic caps Claude Code usageOpenAI introduces study modeReady or not, age verification is rolling out across the internetAtlassian research: AI adoption is rising, but friction persistsSupport the show: Subscribe to our Substack Leave us a review Subscribe on YouTube Follow us on Twitter or LinkedIn Offers: Learn about Continuous Merge with gitStream Get your DORA Metrics free forever

Join our development team as we share real-world insights from recent API integration projects—including SharePoint, Shopify, QuickBooks, and Claris Connect. From handling authentication quirks to leveraging tools like Postman and n8n, this DevCast dives into the decisions, roadblocks, and solutions behind the systems we build. Whether you're navigating OAuth, working with REST vs. GraphQL, or exploring Claris Connect and workflow automation, there's something here for every FileMaker pro and API tinkerer.

#306: In this episode of DevOps Paradox, we delve into the role of GraphQL in modern APIs with guest Sophia Willows from Rye. They discuss the pros and cons of using GraphQL versus REST and gRPC, highlighting the efficiencies and complexities each brings to API development, especially in developer tools. They tackle common misconceptions and usage pitfalls of GraphQL, offering valuable insights into its optimal application. Sophia explains the rationale behind Rye's choice of GraphQL for public-facing APIs while opting for REST and gRPC for internal microservices, reflecting on the trade-offs between performance and flexibility. The episode also touches on the evolution of API standards and speculations on potential future innovations.   Sophia's contact information: LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/sophia-willows/   YouTube channel: https://youtube.com/devopsparadox   Review the podcast on Apple Podcasts: https://www.devopsparadox.com/review-podcast/   Slack: https://www.devopsparadox.com/slack/   Connect with us at: https://www.devopsparadox.com/contact/

Zack Kayser, Staff Software Engineer at cars.com, joins Elixir Wizards Sundi Myint and Charles Suggs to discuss how Cars.com adopted a server-driven UI (SDUI) architecture powered by Elixir and GraphQL to deliver consistent, updatable interfaces across web, iOS, and Android. We explore why SDUI matters for feature velocity, how a mature design system and schema planning make it feasible, and what it takes, culturally and technically, to move UI logic from client code into a unified backend. Key topics discussed in this episode: SDUI fundamentals and how it differs from traditional server-side rendering GraphQL as the single source of truth for UI components and layouts Defining abstract UI components on the server to eliminate duplicate logic Leveraging a robust design system as the foundation for SDUI success API-first development and cross-team coordination for schema changes Mock data strategies for early UI feedback without breaking clients Handling breaking changes and hot-fix deployments via server-side updates Enabling flexible layouts and A/B testing through server-controlled ordering Balancing server-driven vs. client-managed UI Iterative SDUI rollout versus “big-bang” migrations in large codebases Using type specs and Dialyxir for clear cross-team communication Integration testing at the GraphQL layer to catch UI regressions early Quality engineering's role in validating server-driven interfaces Production rollback strategies across web and native platforms Considerations for greenfield projects adopting SDUI from day one Zack and Ethan's upcoming Instrumenting Elixir Apps book Links mentioned: https://cars.com https://github.com/absinthe-graphql/absinthe Telemetry & Observability for Elixir Apps Ep: https://youtu.be/1V2xEPqqCso https://www.phoenixframework.org/blog/phoenix-liveview-1.0-released https://hexdocs.pm/phoenixliveview/assigns-eex.html https://graphql.org/ https://tailwindcss.com/ https://github.com/jeremyjh/dialyxir https://github.com/rrrene/credo GraphQL Schema https://graphql.org/learn/schema/ SwiftUI https://developer.apple.com/documentation/swiftui/  Kotlin https://kotlinlang.org/ https://medium.com/airbnb-engineering/a-deep-dive-into-airbnbs-server-driven-ui-system-842244c5f5 Zack's Twitter: https://x.com/kayserzl/ Zack's LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/zack-kayser-93b96b88  Special Guest: Zack Kayser.

Jack Herrington, podcaster, software engineer, writer and YouTuber, joins the pod to uncover the truth behind server functions and why they don't actually exist in the web platform. We dive into the magic behind frameworks like Next.js, TanStack Start, and Remix, breaking down how server functions work, what they simplify, what they hide, and what developers need to know to build smarter, faster, and more secure web apps. Links YouTube: https://www.youtube.com/@jherr Twitter: https://x.com/jherr Github: https://github.com/jherr ProNextJS: https://www.pronextjs.dev Discord: https://discord.com/invite/KRVwpJUG6p LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jherr Website: https://jackherrington.com Resources Server Functions Don't Exist (It Matters) (https://www.youtube.com/watch?v=FPJvlhee04E) We want to hear from you! How did you find us? Did you see us on Twitter? In a newsletter? Or maybe we were recommended by a friend? Let us know by sending an email to our producer, Em, at emily.kochanek@logrocket.com (mailto:emily.kochanek@logrocket.com), or tweet at us at PodRocketPod (https://twitter.com/PodRocketpod). Follow us. Get free stickers. Follow us on Apple Podcasts, fill out this form (https://podrocket.logrocket.com/get-podrocket-stickers), and we'll send you free PodRocket stickers! What does LogRocket do? LogRocket provides AI-first session replay and analytics that surfaces the UX and technical issues impacting user experiences. Start understanding where your users are struggling by trying it for free at LogRocket.com. Try LogRocket for free today. (https://logrocket.com/signup/?pdr) Special Guest: Jack Herrington.

Episode SummaryJeremy Snyder is the co-founder and CEO of FireTail, a company that enables organizations to adopt AI safely without sacrificing speed or innovation. In this conversation, Jeremy shares his deep expertise in API and AI security, highlighting the second wave of cloud adoption and his pivotal experiences at AWS during key moments in its growth from startup onwards.Show NotesIn this episode of The Secure Developer, host Danny Allan sits down with Jeremy Snyder, the Co-founder and CEO of FireTail, to unravel the complexities of API security and explore its critical intersection with the burgeoning field of Artificial Intelligence. Jeremy brings a wealth of experience, tracing his journey from early days in computational linguistics and IT infrastructure, through a pivotal period at AWS during its startup phase, to eventually co-founding FireTail to address the escalating challenges in API security driven by modern, decoupled software architectures.The conversation dives deep into the common pitfalls and crucial best practices for securing APIs. Jeremy clearly distinguishes between authentication (verifying identity) and authorization (defining permissions), emphasizing that failures in authorization are a leading cause of API-related data breaches. He sheds light on vulnerabilities like Broken Object-Level Authorization (BOLA), explaining how seemingly innocuous practices like using sequential integer IDs can expose entire datasets if server-side checks are missed. The discussion also touches on the discoverability of backend APIs and the persistent challenges surrounding multi-factor authentication, including the human element in security weaknesses like SIM swapping.Looking at current trends, Jeremy shares insights from FireTail's ongoing research, including their annual "State of API Security" report, which has uncovered novel attack vectors such as attempts to deploy malware via API calls. A significant portion of the discussion focuses on the new frontier of AI security, where APIs serve as the primary conduit for interaction—and potential exploitation. Jeremy details how AI systems and LLM integrations introduce new risks, citing a real-world example of how a vulnerability in an AI's web crawler API could be leveraged for DDoS attacks. He speculates on the future evolution of APIs, suggesting that technologies like GraphQL might become more prevalent to accommodate the non-deterministic and data-hungry nature of AI agents. Despite the evolving threats, Jeremy concludes with an optimistic view, noting that the gap between business adoption of new technologies and security teams' responses is encouragingly shrinking, leading to more proactive and integrated security practices.LinksFireTailRapid7Snyk - The Developer Security Company Follow UsOur WebsiteOur LinkedIn

React Core team member Dan Abramov joins us to explore "JSX over the wire" and the evolving architecture of React Server Components. We dive into the shift from traditional REST APIs to screen-specific data shaping, the concept of Backend for Frontend (BFF), and why centering UI around the user experience—not server/client boundaries—matters more than ever. Links https://danabra.mov https://github.com/gaearon https://bsky.app/profile/danabra.mov https://overreacted.io https://www.youtube.com/@danabramov Resources JSX Over The Wire: https://overreacted.io/jsx-over-the-wire/ Impossible Components: https://overreacted.io/impossible-components/ What Does "use client" Do?: https://overreacted.io/what-does-use-client-do/ Our Journey With Caching: https://nextjs.org/blog/our-journey-with-caching https://parceljs.org https://nextjs.org/docs/app We want to hear from you! How did you find us? Did you see us on Twitter? In a newsletter? Or maybe we were recommended by a friend? Let us know by sending an email to our producer, Emily, at emily.kochanekketner@logrocket.com (mailto:emily.kochanekketner@logrocket.com), or tweet at us at PodRocketPod (https://twitter.com/PodRocketpod). Follow us. Get free stickers. Follow us on Apple Podcasts, fill out this form (https://podrocket.logrocket.com/get-podrocket-stickers), and we'll send you free PodRocket stickers! What does LogRocket do? LogRocket provides AI-first session replay and analytics that surfaces the UX and technical issues impacting user experiences. Start understand where your users are struggling by trying it for free at [LogRocket.com]. Try LogRocket for free today.(https://logrocket.com/signup/?pdr) Special Guest: Dan Abramov.

Karina Nguyen leads research at OpenAI, where she's been pivotal in developing groundbreaking products like Canvas, Tasks, and the o1 language model. Before OpenAI, Karina was at Anthropic, where she led post-training and evaluation work for Claude 3 models, created a document upload feature with 100,000 context windows, and contributed to numerous other innovations. With experience as an engineer at the New York Times and as a designer at Dropbox and Square, Karina has a rare firsthand perspective on the cutting edge of AI and large language models. In our conversation, we discuss:• How OpenAI builds product• What people misunderstand about AI model training• Differences between how OpenAI and Anthropic operate• The role of synthetic data in model development• How to build trust between users and AI models• Why she moved from engineering to research• Much more—Brought to you by:• Enterpret—Transform customer feedback into product growth• Vanta—Automate compliance. Simplify security• Loom—The easiest screen recorder you'll ever use—Find the transcript at: https://www.lennysnewsletter.com/p/why-soft-skills-are-the-future-of-work-karina-nguyen—Where to find Karina Nguyen:• X: https://x.com/karinanguyen_• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/karinanguyen28• Website: https://karinanguyen.com/—Where to find Lenny:• Newsletter: https://www.lennysnewsletter.com• X: https://twitter.com/lennysan• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/lennyrachitsky/—In this episode, we cover:(00:00) Introduction to Karina Nguyen(04:42) Challenges in model training(08:21) Synthetic data and its importance(12:38) Creating Canvas(18:33) Day-to-day operations at OpenAI(20:28) Writing evaluations(23:22) Prototyping and product development(26:57) Building Canvas and Tasks(33:34) Understanding the job of a researcher(35:36) The future of AI and its impact on work and education(42:15) Soft skills in the age of AI(47:50) AI's role in creativity and strategy development(53:34) Comparing Anthropic and OpenAI(57:11) Innovations and future visions(01:07:13) The potential of AI agents(01:11:36) Final thoughts and career advice—Referenced:• What's in your stack: The state of tech tools in 2025: https://www.lennysnewsletter.com/p/whats-in-your-stack-the-state-of• Anthropic: https://www.anthropic.com/• OpenAI: https://openai.com/• What is synthetic data—and how can it help you competitively?: https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/what-synthetic-data-and-how-can-it-help-you-competitively• GPQA: https://datatunnel.io/glossary/gpqa/• Canvas: https://openai.com/index/introducing-canvas/• Barret Zoph on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/barret-zoph-65990543/• Mira Murati on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mira-murati-4b39a066/• JSON Schema: https://json-schema.org/• Anthropic—100K Context Windows: https://www.anthropic.com/news/100k-context-windows• Claude 3 Haiku: https://www.anthropic.com/news/claude-3-haiku• A.I. Chatbots Defeated Doctors at Diagnosing Illness: https://www.nytimes.com/2024/11/17/health/chatgpt-ai-doctors-diagnosis.html• Cursor: https://www.cursor.com/• How AI will impact product management: https://www.lennysnewsletter.com/p/how-ai-will-impact-product-management• Lee Byron on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/lee-byron/• GraphQL: https://graphql.org/• Claude in Slack: https://www.anthropic.com/claude-in-slack• Sam Altman on X: https://x.com/sama• Jakub Pachocki on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jakub-pachocki/• Lennybot: https://www.lennybot.com/• ElevenLabs: https://elevenlabs.io/• Westworld on Prime Video: https://www.amazon.com/Westworld-Season-1/dp/B01N05UD06• A conversation with OpenAI's CPO Kevin Weil, Anthropic's CPO Mike Krieger, and Sarah Guo: https://www.youtube.com/watch?v=IxkvVZua28k• Tuple: https://tuple.app/• How Shopify builds a high-intensity culture | Farhan Thawar (VP and Head of Eng): https://www.lennysnewsletter.com/p/how-shopify-builds-a-high-intensity-culture-farhan-thawar—Production and marketing by https://penname.co/. For inquiries about sponsoring the podcast, email podcast@lennyrachitsky.com.—Lenny may be an investor in the companies discussed. Get full access to Lenny's Newsletter at www.lennysnewsletter.com/subscribe